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MKE: 基于背景知识与多头选择的嵌套命名实体识别 被引量:1
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作者 李政 涂刚 汪汉生 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期86-98,107,共14页
目前,在嵌套命名实体识别研究中,基于片段的方法将命名实体识别转化为分类问题,通过微调预训练模型,能够较好地识别嵌套实体,但仍存在领域知识缺乏和无法实现实体多分类的不足。该文提出基于知识嵌入的多头模型,用于解决这些问题。模型... 目前,在嵌套命名实体识别研究中,基于片段的方法将命名实体识别转化为分类问题,通过微调预训练模型,能够较好地识别嵌套实体,但仍存在领域知识缺乏和无法实现实体多分类的不足。该文提出基于知识嵌入的多头模型,用于解决这些问题。模型的改进包括:①引入领域背景知识,知识嵌入层以实体矩阵的形式,实现背景知识的无损嵌入;②将命名实体识别过程转化为多头选择过程,借助注意力打分模型,计算候选片段得分,最终在正确识别嵌套实体边界的同时实现实体多分类。实验结果表明,以实体矩阵方式实现的背景知识嵌入,可以有效提高识别准确率,在7个嵌套与非嵌套命名实体识别数据集上取得SOTA表现。 展开更多
关键词 嵌套命名实体识别 知识嵌入 多头选择 注意力 实体多分类
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