【摘 要】
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最近一些基于字符的命名实体识别模型无法充分利用词信息，而利用词信息的格子结构模型可能会退化为部分基于词的模型而出现分词错误，针对这些问题提出了一种基于transformer的python命名实体识别模型来编码字符-词信息。首先将词信息与词开始或结束对应的字符绑定，然后利用三种不同的策略，将词信息通过transformer编码为固定大小的表示，最后使用条件随机场解码，从而减轻获取词边界信息带来的分词
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最近一些基于字符的命名实体识别模型无法充分利用词信息，而利用词信息的格子结构模型可能会退化为部分基于词的模型而出现分词错误，针对这些问题提出了一种基于transformer的python命名实体识别模型来编码字符-词信息。首先将词信息与词开始或结束对应的字符绑定，然后利用三种不同的策略，将词信息通过transformer编码为固定大小的表示，最后使用条件随机场解码，从而减轻获取词边界信息带来的分词错误问题，提升批训练速度。在python数据集上的实验结果可以看出所提模型的F1值比格子结构模型高2.6
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