基于机器阅读理解的中文命名实体识别方法

摘要

针对现有命名实体识别方法主要考虑单个句子内的上下文信息,很少考虑文档级上下文影响的问题,文中提出基于机器阅读理解的中文命名实体识别方法,利用阅读理解思想,充分挖掘文档级的上下文特征,支撑实体识别.首先,针对每类实体,将实体识别任务转化为问答任务,构建问题、文本及实体答案三元组.然后,将三元组信息通过双向Transformer编码器进行预训练,再通过卷积神经网络捕捉文档级文本上下文信息.最后通过二进制分类器实现实体答案预测.在MSRA、人民日报公开数据集和自建数据集上的命名实体识别对比实验表明,文中方法性能较优,阅读理解思想对实体识别具有较好的作用.