【面筋】关于实体识别

本文讨论了中文NER与英文的区别,指出中文ner基于字的缺点及词汇增强的改进策略,包括自适应embedding和格子LSTM。词汇增强通过引入词汇信息提升模型识别效果。介绍了实体识别的三种主要方法:基于规则和字典、统计模型如HMM和CRF,以及基于深度学习的BiLSTM-CRF等。此外,还详细探讨了嵌套实体识别及其解决方案,包括多标签任务、修改标注方式和使用seq2seq模型。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

【面筋】关于实体识别

在这里插入图片描述

1)中文ner和英文ner的区别?

分词方式不同,英文使用空格可以准确分词,但中文分词有别去其他语言的分词方式,更复杂。分词的准确性对实体识别有影响,因此中文通常基于字;

2)中文基于字的实体识别有什么缺点?怎么改进?

中文ner通常视作一个序列标注任务,基于字的识别是必要条件,能够避免分词误差导致的错误;但是没有利用到词的边界信息;

改进方法则可以做词汇增强

词汇增强:输入序列依旧是基于字的序列,但是可以在序列上引入分词后的信息做信息融合,关于这部分工作有很多的研究,

比如说:

1)自适应embedding,基于词汇信息,构建自适应Embedding;

2)设计一个动态框架,能够兼容词汇输入;如:Lattice LSTM(格子LSTM);

可参考,我这里说一个简单容易实现的方法,单独的预训练词向量,对序列分词后将其与字序列对其,拼接到字向量后面,完成融合;

3)什么是词汇增强?

引入词汇信息(词汇增强)来增强 模型 识别 句子中实体的方法;该实体识别任务还是基于字的序列标注,词汇信息只是增强作用;

4)为什么词汇增强对中文ner有效?

1)引入词汇的边界信息,边界信息对于文本语义有重要作用;

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值