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基于知识自注意的中文海洋文本命名实体识别( Named entity recognition for Chinese marine text with knowledge-based self-attention )
S He D Sun Z Wang
中文命名实体识别已经在很多领域得到了广泛的应用,如海洋信息中的物种识别,等等。与标准命名实体识别(NER)相比,中文海洋命名实体识别的性能较低,这主要受到文本规范性和标注语料库规模的限制。近年来,命名实体识别的研究主要集中在小范围的标注语料库上。它倾向于使用外部知识或使用联合训练来提高最终识别性能。然而,对于模型训练不足会导致NER精度次优的问题研究甚少。为此,为了提高命名实体识别的准确率,在语料库中识别出更多的实体,本文提出了一种将知识图嵌入与一种自我注意机制相结合的命名实体识别方法。海洋知识图(KG)的实体嵌入以端到端的方式为具有注意机制的NER模型的隐藏单元进行嵌入。因此,模型可以得到额外的辅助信息来提高性能。最后,我们在海洋语料库和其他公共数据集上进行了广泛的实验。实验结果验证了该方法的有效性。
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