【摘 要】
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组织机构名识别是命名实体识别的核心任务之一,也是最困难的任务。近年来,预训练模型在中文自然语言处理领域得到广泛应用,预训练的词嵌入模型在中文命名实体识别上取得了非
【机 构】
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河南大学濮阳工学院,西南交通大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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河南省高校重点科研项目(18B510014)
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组织机构名识别是命名实体识别的核心任务之一,也是最困难的任务。近年来,预训练模型在中文自然语言处理领域得到广泛应用,预训练的词嵌入模型在中文命名实体识别上取得了非常好的效果,但是在组织机构名识别上还有很大的提升空间。针对这一问题,改进ELMO(embedding from language models)预训练模型,结合双向LSTM神经网络模型和条件随机场模型,去识别组织机构名。对于ELMO的改进,主要通过筛选高频机构词,然后将高频机构词加入中文字典,通过ELMO模型训练生成机构词向量和普通字向量。字向量
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