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基于注意力增强的点阵Transformer的中文命名实体识别方法
被引量：
4
1
作者
韩晓凯
岳颀
+2 位作者
褚晶
史伟亮
韩展
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1062-1071,共10页
对于中文命名实体识别任务,一种非常有效的方法是创建能结合字与词语信息的点阵,利用词语语义信息的同时减少分词错误带来的影响.然而点阵在通过词典匹配句子中潜在词语的过程中,也会引入相关性低的信息以及噪声,导致基于注意力机制的Tr...
对于中文命名实体识别任务,一种非常有效的方法是创建能结合字与词语信息的点阵,利用词语语义信息的同时减少分词错误带来的影响.然而点阵在通过词典匹配句子中潜在词语的过程中,也会引入相关性低的信息以及噪声,导致基于注意力机制的Transformer出现注意力分散的情况,而且引入词语信息也会降低模型对句子语义的关注.为解决这些问题,提出了一种新的注意力增强模型,命名为注意力增强的点阵Transformer(attention-enhanced lattice Transformer,AELT).AELT对注意力进行了稀疏处理,使模型只关注相关性最高的内容,能够有效减少上下文中的噪声干扰,同时并行添加了专用于对语句进行语义分析的Transformer,使模型重点关注语句本身,并将词语信息作为辅助信息完成实体识别任务.实验结果表明:AELT在Weibo、Resume、Ontonotes和MSRA这些主流数据集上有着不错的性能表现.
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关键词
TRANSFORMER
点阵
稀疏注意力
注意力增强
中文命名实体识别
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职称材料
题名
基于注意力增强的点阵Transformer的中文命名实体识别方法
被引量：
4
1
作者
韩晓凯
岳颀
褚晶
史伟亮
韩展
机构
西安邮电大学自动化学院
出处
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1062-1071,共10页
文摘
对于中文命名实体识别任务,一种非常有效的方法是创建能结合字与词语信息的点阵,利用词语语义信息的同时减少分词错误带来的影响.然而点阵在通过词典匹配句子中潜在词语的过程中,也会引入相关性低的信息以及噪声,导致基于注意力机制的Transformer出现注意力分散的情况,而且引入词语信息也会降低模型对句子语义的关注.为解决这些问题,提出了一种新的注意力增强模型,命名为注意力增强的点阵Transformer(attention-enhanced lattice Transformer,AELT).AELT对注意力进行了稀疏处理,使模型只关注相关性最高的内容,能够有效减少上下文中的噪声干扰,同时并行添加了专用于对语句进行语义分析的Transformer,使模型重点关注语句本身,并将词语信息作为辅助信息完成实体识别任务.实验结果表明:AELT在Weibo、Resume、Ontonotes和MSRA这些主流数据集上有着不错的性能表现.
关键词
TRANSFORMER
点阵
稀疏注意力
注意力增强
中文命名实体识别
Keywords
Transformer
lattice
sparse attention
enhance attention
Chinese named entity recognition
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力增强的点阵Transformer的中文命名实体识别方法
韩晓凯
岳颀
褚晶
史伟亮
韩展
《厦门大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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