ABSTRACT Namngiven enhet erkännande (NER) är en av de grundläggande teknikerna i naturligt språk bearbetning uppgifter. Kinesiska NER är komplicerat och svårt, vilket fortfarande är en stor utmaning. En av de viktigaste orsakerna är att gränserna för enheter på kinesiska är suddiga och nära relaterade till ordsegmenteringsresultat. Tidigare studier för denna uppgift har i stort sett delats in i två kategorier, ordbaserade och karaktärsbaserade metoder. Den tidigare klassen lider dock av fel i ordet segmentering, och den senare kan inte fullt ut utnyttja informationen om flera granulariteter. För att ta itu med dessa problem undersöker vi en ny dynamisk meta-bäddar metod och tillämpa den på kinesiska NER uppgift, som använder uppmärksamhet mekanism för att kombinera funktioner av både karaktär och ordgranularitet i inbäddning lager. De meta-bäddar som skapas genom vår metod är dynamiska, dataspecifika och uppgiftsspecifika, eftersom meta-bäddarna för samma tecken i olika meningssekvenser är distinkta. Experimenten på MSRA och LiteratureNERs datauppsättningar validerar effektiviteten hos vår modell, och denna metod uppnår de senaste resultaten på LiteratureNER. INDEX TERMS Namngiven enhet erkännande, kinesiska NER, dynamiska meta-bäddar, uppmärksamhetsmekanism.
Zhang m.fl. REF undersökte en dynamisk meta-bäddar metod och tillämpade den på kinesiska NER uppgift.
Chinese NER Using Dynamic Meta-Embeddings
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}