面向时钟领域的BERT-LCRF命名实体识别方法

来源：计算机工程与应用杂志2022年第18期北京时间：

作者：唐焕玲, 王慧, 隗昊, 赵红磊, 窦全胜, 鲁明羽

单位：1.山东工商学院 计算机科学与技术学院，山东 烟台 264005；2.山东工商学院 信息与电子工程学院，山东 烟台 264005；3.山东省高等学校协同创新中心：未来智能计算，山东 烟台 264005；4.山东省高校智能信息处理重点实验室（山东工商学院），山东 烟台 264005；5.大连海事大学 信息科学技术学院，辽宁 大连 116026；

摘要：命名实体识别是构建时钟领域知识图谱的关键步骤，然而目前时钟领域存在标注样本数量少等问题，导致面向时钟领域的命名实体识别精度不高。为此，利用预训练语言模型BERT进行时钟领域文本的特征提取，利用线性链条件随机场（Linear-CRF）方法进行序列标注，提出了一种BERT-LCRF的命名实体识别模型。对比实验结果表明，该模型能够充分学习时钟领域的特征信息，提升序列标注精度，进而提升时钟领域的命名实体识别效果

关键词：命名实体识别,预训练语言模型,条件随机场,自注意力机制,深度学习