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在基于神經網絡的中文命名實體識別過程中，字的向量化表示是重要步驟，而傳統的詞向量表示方法只是將字映射為單一向量，無法表征字的多義性。針對該問題，通過嵌入BERT預訓練語言模型，構建BERT- BIRU-CRF模型用于表征語句特征。利用具有雙向 Tran former結構的BERT預訓練語言模型增強字的語義表示，根據其上下文動態(tài)生成語義向量。在此基礎上，將宇向量序列輸人 BIRU-CRF模型中進行訓練，包括訓練整個模型和固定BERT只訓練 BIGRU-CRF2種方式。在MSRA語料上的實驗結果表明，該模型2種訓練方式的F1值分別達到95.43%和94.18%，優(yōu)于 BIRU-CRF、 Radical- BILSTM-CRF和 Lattice-lstm-crf模型。
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