基于Seq2Seq模型的命名实体识别方法

摘要

本文针对传统命名实体识别方法中存在严重依赖大量人工特征导致文本特征表示不充分的问题,提出一种基于Seq2Seq模型的命名实体识别方法。利用BRET预训练模型动态生成字的语义向量,通过Seq2Seq模型中的编码器对字向量进行编码,并引入注意力机制为词语分配权重,从而获取文本局部特征和全局特征。最后,将得到的特征输入到解码器中,通过softmax层预测序列标签。实验结果表明,该方法在准确率、召回率与F1值上均有所提升,具有良好的适用性。