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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
1
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。
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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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题名
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
1
作者
李政
涂刚
汪汉生
机构
华中科技大学计算机科学与技术学院
中国舰船研究设计中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期86-98,107,共14页
基金
国防基础科研计划(JCKY2019204A007)。
文摘
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。
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
Keywords
nested named entity recognition
knowledge embedding
multi-head selection
attention
entity multi-classification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MKE: 基于背景知识与多头选择的嵌套命名实体识别
李政
涂刚
汪汉生
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024
1
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