【摘 要】
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提出了一种基于Transformer和隐马尔科夫模型的字级别中文命名实体识别新方法。本文改进了Transformer模型的位置编码计算函数，使得修改后的位置编码函数能够表达字符之间的相对位置信息和方向性。使用Transformer模型编码后的字符序列计算转移矩阵和发射矩阵，建立隐马尔科夫模型生成一组命名实体软标签。将隐马尔科夫模型生成的软标签带入到Bert-NER模型中，使用散度损失函数更新Ber
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41671397）； 吉林省教育厅“十三五”科学技术项目（JJKH20200329KJ）； 吉林省发改委产业技术研究与开发项目（2020C037-7）； 吉林省生态环境厅科技项目（2020-18）；
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提出了一种基于Transformer和隐马尔科夫模型的字级别中文命名实体识别新方法。本文改进了Transformer模型的位置编码计算函数，使得修改后的位置编码函数能够表达字符之间的相对位置信息和方向性。使用Transformer模型编码后的字符序列计算转移矩阵和发射矩阵，建立隐马尔科夫模型生成一组命名实体软标签。将隐马尔科夫模型生成的软标签带入到Bert-NER模型中，使用散度损失函数更新Bert-NER模型参数，输出最终的命名实体强标签，从而找出命名实体。经过对比试验，本文提出的方法在中文CLUENER-2020数据集和Weibo数据集上，F1值达到75.11%和68%，提升了中文命名实体识别的效果。
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