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命名實(shí)體識(shí)別（NER）旨在識(shí)別出文本中的專有名詞，并對(duì)其進(jìn)行分類。由于用于監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常由人工標(biāo)主，耗時(shí)耗力，因此很難得到大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)。為解決中文命名實(shí)體識(shí)別仼務(wù)中因缺乏大規(guī)模標(biāo)注語(yǔ)料而造成的數(shù)據(jù)稀缺問題，以及傳統(tǒng)字向量不能解決的一字多義問題，文中使用在大規(guī)模無監(jiān)督數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的基于上下文相關(guān)的字向量，即利用語(yǔ)言模型生成上下文相關(guān)字向量以改進(jìn)中文NER模型的性能。同時(shí)，為解決命名實(shí)體識(shí)別中的未登錄詞問題，文中提出了基于宇語(yǔ)言模型的中文NER系統(tǒng)。把語(yǔ)言模型學(xué)習(xí)到的字向量作為NER模型的輸入，使得同一中文漢字在不同語(yǔ)境中有不同的表示。文中在6個(gè)中文NER數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于上下文相關(guān)的字向量可以很好地提升NER模型的性能，其平均性能F值提升了4.95%。對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，新系統(tǒng)在OOⅤ實(shí)體識(shí)別上也可以取得很好的效果，同時(shí)對(duì)一些特殊類型的中文實(shí)體識(shí)別也有不錯(cuò)的表現(xiàn)。
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