【摘 要】
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随着近年来网络技术的高速发展，互联网逐渐成为越来越多信息的载体，网络平台每天产生海量的数据，如何高效地处理利用这些文本数据是目前研究的热点。命名实体识别技术是指从文本中提取指定类型的实体并将其归类，通用实体类型有人名、地名、机构名等。命名实体识别问题可以建模为序列标注任务，是自然语言处理的基础工作，对后续关系抽取、机器翻译、问答系统等任务有着重要意义。
中文命名实体识别由于语言的特殊性，目前还面临着很多未完全解决的问题。例如实体边界分割、未登录词识别等。针对这些问题，本文结合字符表示和分词特征，
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随着近年来网络技术的高速发展，互联网逐渐成为越来越多信息的载体，网络平台每天产生海量的数据，如何高效地处理利用这些文本数据是目前研究的热点。命名实体识别技术是指从文本中提取指定类型的实体并将其归类，通用实体类型有人名、地名、机构名等。命名实体识别问题可以建模为序列标注任务，是自然语言处理的基础工作，对后续关系抽取、机器翻译、问答系统等任务有着重要意义。
中文命名实体识别由于语言的特殊性，目前还面临着很多未完全解决的问题。例如实体边界分割、未登录词识别等。针对这些问题，本文结合字符表示和分词特征，在传统的双向循环神经网络和条件随机场模型（Bi-RNN+CRF）基础上，提出了一种基于自注意力机制的字词特征融合模型。该模型以字符粒度为基础，解决未登录词问题，并结合分词的结构特征，修补实体边界。使用自注意力机制动态地将两种粒度的隐状态层向量进行相似度计算，训练任意字符与分词之间的依赖程度。
此外，本文还提出了一种基于全局信息的多粒度特征融合的中文实体识别模型，在字词粒度的基础上融合了全局上下文信息，使用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）捕获序列中正向和反向的上下文信息，并利用自注意力机制在模型训练过程中将全局信息直接与每个位置的字词进行矩阵计算，增加特征维度。针对中文中“一字（词）多义”的向量表示问题，引入了BERT预训练模型，结合上下文双向地对当前位置进行训练，针对同一个字词可以根据不同的语境语义映射成不同的向量，提高了输入句子表示的准确性。在序列任务中顺序信息也及其重要，针对自注意力机制中位置不敏感的缺点，在BERT中增加了位置特征输入，通过三角函数可以计算出字词之间的相对位置，提高模型对实体识别的准确率。
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