融合词信息嵌入的注意力自适应命名实体识别

来源：计算机工程与应用杂志2023年第8期北京时间：

作者：赵萍, 窦全胜, 唐焕玲, 姜平, 陈淑振

单位：1.喀什大学 计算机科学与技术学院，新疆 喀什 844008；2.山东工商学院 信息与电子工程学院，山东 烟台 264005；3.山东工商学院 计算机科学与技术学院，山东 烟台 264005；4.山东省高等学校协同创新中心：未来智能计算机，山东 烟台 264005

摘要：缺少分词信息及未登录词、无关词干扰是字符级中文命名实体识别面临的主要问题，提出了融合词信息嵌入的注意力自适应中文命名实体识别模型，在新词发现的基础上，将字向量嵌入与词级信息嵌入融合作为模型输入，减少了未登录词对模型的影响，并增强了实体特征的显著性，使实体特征更容易被学习器获取；同时，在注意力机制中引入动态缩放因子，自适应地调整相关实体和无关词的注意力分布，一定程度上减小了无关词对模型的干扰。将该方法在公共数据集上进行实验，实验结果证明了方法的有效性。

关键词：中文命名实体识别,注意力机制,动态缩放因子,未登录词