基于ALBERT的中文命名实体识别方法

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命名实体识别算法

命名实体识别算法
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是指抽取文本中具有特定意义的
实体，如人名、地名、机构名等。

它是自然语言理解中比较重要的一步,也是处理语言问
题的基础技术。

主要内容包括词法分析、词性标注、命名实体识别和关系抽取等。

命名实体识别在计
算机领域又称实体抽取（Entity Extraction），主要指从文本中抽取学识、时间、地点
和机构等主要实体，是语言处理的一个重要过程，也是语言理解的重要基础。

中文命名实体识别的基本流程包括：1、分词；2、词性标注；3、实体角色标注。

词
法分析是中文分词和词性标注的一个过程，可以使用相关的软件和算法，如深度学习算法
或分词系统，来实现自动分词及词性标注；词性标注很重要，可以选择相应的词性标注，
使实体更准确。

实体角色标注是指根据文本和实体之间的关系，为实体打上不同的角色，
如被动实体、客体、动作主体、时间等，从而明确实体的环境及角色的关系体系。

除了基于统计的算法外，近几年，深度学习技术也被应用于中文命名实体识别，如RNN、LSTM、CNN、BERT等技术，它们可以直接基于文本，识别出文章中的实体，具有较高的准确性。

总之，中文命名实体识别是一个复杂的技术问题，它涉及到自然语言处理、深度学习、机器学习和大数据技术等多方面，可以通过多层次的算法结合，实现准确、高效的中文命
名实体识别。

中文命名实体识别方法研究

中文命名实体识别方法研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）技术在各个领域的应用越来越广泛。

作为NLP的重要分支，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）技术对于从海量文本数据中抽取结构化信息具有至关重要的作用。

中文命名实体识别作为NER在中文语境下的具体应用，其研究不仅对于提升中文文本处理技术的智能化水平具有重要意义，同时也有助于推动中文信息处理领域的创新发展。

本文旨在探讨中文命名实体识别方法的研究现状与发展趋势，分析不同方法的优缺点，并在此基础上提出一种基于深度学习的中文命名实体识别方法。

我们将对中文命名实体识别的基本概念和重要性进行阐述，接着回顾传统的命名实体识别方法，包括基于规则的方法、基于统计的方法以及基于特征工程的方法。

然后，我们将重点介绍基于深度学习的中文命名实体识别方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及注意力机制等，并分析它们在中文命名实体识别任务中的应用效果。

本文还将讨论当前中文命名实体识别研究中面临的挑战和问题，如实体边界的模糊性、实体类型的多样性以及跨领域适应性等。

针对这些问题，我们将提出一些可能的解决方案和改进方向，以期为未来中文命名实体识别技术的发展提供参考和借鉴。

我们将对中文命名实体识别的未来发展趋势进行展望，探讨新技术、新方法和新应用对中文命名实体识别领域的影响，以及如何利用这些技术和方法推动中文信息处理技术的进步和发展。

二、中文命名实体识别的基本方法中文命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的一项重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。

这些实体在文本中扮演着重要的角色，对于理解文本含义、挖掘信息以及实现自然语言理解等任务具有重要意义。

使用StandfordcoreNLP进行中文命名实体识别

使⽤StandfordcoreNLP进⾏中⽂命名实体识别因为⼯作需要，调研了⼀下Stanford coreNLP的命名实体识别功能。

Stanford CoreNLP是⼀个⽐较厉害的⾃然语⾔处理⼯具，很多模型都是基于深度学习⽅法训练得到的。

先附上其官⽹链接：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.htmlhttps:///nlp/javadoc/javanlp/https:///stanfordnlp/CoreNLP本⽂主要讲解如何在java⼯程中使⽤Stanford CoreNLP；1.环境准备3.5之后的版本都需要java8以上的环境才能运⾏。

需要进⾏中⽂处理的话，⽐较占⽤内存，3G左右的内存消耗。

笔者使⽤的maven进⾏依赖的引⼊，使⽤的是3.9.1版本。

直接在pom⽂件中加⼊下⾯的依赖：<dependency><groupId>edu.stanford.nlp</groupId><artifactId>stanford-corenlp</artifactId><version>3.9.1</version></dependency><dependency><groupId>edu.stanford.nlp</groupId><artifactId>stanford-corenlp</artifactId><version>3.9.1</version><classifier>models</classifier></dependency><dependency><groupId>edu.stanford.nlp</groupId><artifactId>stanford-corenlp</artifactId><version>3.9.1</version><classifier>models-chinese</classifier></dependency>3个包分别是CoreNLP的算法包、英⽂语料包、中⽂预料包。

融合注意力机制的RoBERTa-BiLSTM-CRF语音对话文本命名实体识别

义特征和后向语义特征结合，计算公式如式（7）所示：
→ ht
=
LSTM →( xt
)
← ht
=
← LSTM
(
xt
)
（7）
ht =
<
ht →,
← ht
>
其中 ht 的目的是通过前向 LSTM 获得正向语义信息，
ht 的目的是通过后向 LSTM 获得反向语义信息。
步骤 4 ：意识水平对不同的上下文数据给予不同的关
命名实体识别 (Named Entity Recognition，NER) 获取有关子任务的信息，搜索分配给文本的对象，并将其分类到预定义的类别中。命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一，用于识别和分类文本中的相关实体的类别。命名实体识别的准确度，决定下游任务的效果，是自然语言处理领域的基础问题 [1]。 1 研究现状
入层的 token 序列表达为向量的形式，由 token 嵌入、
分句嵌入和位置嵌入组成。这 3 个嵌入层本质上都等同
于静态的词嵌入层，由嵌入矩阵负责执行基于索引的查
表工对于处理后的 token 序列中第 i 个 token，其向量表
示如式（1）所示 :
ei =wtoken (ti ) + wseg ( segi ) + wpos (i)
果的稳定性，应计算 5 个测试结果的平均电流和每个模
型的输出精度、召回率以及 F1-score 评价结果，如表 2 所示。
表 2 各模型评价指标 Tab.2 Evaluation indexes of each model
模型
精准率召回率 F1-score
RoBERTa-BiLSTM-Att-CRF 89.10% 89.00% 89.0%

嵌入知识图谱信息的命名实体识别方法

第50卷第3期2021年5月内蒙古师范大学学报(自然科学版)Journal of Inner Mongolia Normal University(Natural Science Edition)Vol.50No.3May2021嵌入知识图谱信息的命名实体识别方法阎志刚，李成城，林民(内蒙古师范大学计算机科学技术学院，内蒙古呼和浩特010022)摘要：在大规模文本语料库上预先训练的BERT(bidirectional encoder representation from transformers, BERT)等神经语言表示模型可以较好地从纯文本中捕获丰富的语义信息。

但在进行中文命名实体识别任务时，由于命名实体存在结构复杂、形式多样、一词多义等问题，识别效果不佳。

基于知识图谱可以提供丰富的结构化知识，从而更好地进行语言理解，提出了一种融合知识图谱信息的中文命名实体识别方法，通过知识图谱中的信息实体增强语言的外部知识表示能力。

实验结果表明，与BERT、OpenAI GPT.ALBERT-BiLSTM-CRF等方法相比，所提出的方法有效提升了中文命名实体的识别效果，在MSRACMicrosott Research Asia,MSRA)与搜狐新闻网标注数据集上F i值分别达到了95.4%与93)%。

关键词：自然语言处理；命名实体识别；知识图谱；深度学习；知识嵌入中图分类号：TP391.1文献标志码：A文章编号：1001—8735(2021)03—0275—08doi：10.3969/j.issn.1001—8735.2021.03.014命名实体识别(named entity recognition,NER)是将文本中的命名实体定位并分类为预定义实体类别的过程［］。

近年来，基于深度学习的NER模型成为主导，深度学习是机器学习的一个领域，它由多个处理层组成，可以学习具有多个抽象级别的数据表示［2］。

神经网络模型RNN［］(recurrent neural network, RNN)有长期记忆的性能并能解决可变长度输入，在各个领域都表现出良好的性能，但会伴有梯度消失的问题。

探索自然语言处理技术中的命名实体识别方法与应用

探索自然语言处理技术中的命名实体识别方法与应用命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，其目的是从文本中识别和提取出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。

在本文中，我们将探索自然语言处理技术中的命名实体识别方法与应用。

一、命名实体识别方法1. 传统方法传统的命名实体识别方法主要基于规则和特征工程，通过手动构建规则和设计特征来识别实体。

例如，通过正则表达式匹配人名的常见特征，或者通过词性标注结构判断是否为地名等。

这些方法需要领域专家的经验和专业知识，并且难以适应不同语料和领域的变化。

2. 机器学习方法随着机器学习方法的发展，命名实体识别在NLP领域中得到了更广泛的应用。

常见的机器学习方法包括：支持向量机（SVM）、条件随机场（CRF）和深度学习等。

这些方法通过训练模型来学习文本中实体的特征表示和分类信息，从而实现自动化的命名实体识别。

3. 深度学习方法深度学习在命名实体识别中取得了显著的突破。

基于神经网络的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制等，在命名实体识别中取得了较高的准确率。

这些方法通过多层次的抽象和表示学习，能够更好地捕捉文本中实体之间的语义关系和上下文信息。

二、命名实体识别应用1. 信息抽取命名实体识别可用于信息抽取任务中，帮助自动提取结构化的数据。

例如，从新闻文章中识别和提取出人物姓名、公司机构等关键信息，以构建知识图谱或数据库。

这种应用广泛应用在舆情监控、金融市场分析等领域。

2. 问答系统命名实体识别可用于问答系统中，帮助系统理解用户提问的语义和意图。

通过识别问题中的实体，系统可以更准确地搜索和提供相关的答案。

例如，当用户提问“世界杯的历史？”时，命名实体识别可以帮助系统识别出问题中的“世界杯”，从而提供与世界杯相关的历史信息。

3. 智能推荐命名实体识别可用于智能推荐系统中，帮助系统理解用户的兴趣和需求。

通过识别用户历史行为中的实体，系统可以更准确地推荐相关的商品、新闻或服务。

使用自然语言处理技术进行中文命名实体识别的技巧

使用自然语言处理技术进行中文命名实体识别的技巧中文命名实体识别是一项关键的自然语言处理技术，旨在识别和分类文本中的重要实体，如人名、地名、组织机构等。

随着互联网和大数据的发展，越来越多的文本数据产生，并且这些数据中包含了大量的命名实体信息。

因此，使用自然语言处理技术进行中文命名实体识别成为了重要的研究领域。

在进行中文命名实体识别时，有一些技巧可以帮助提高识别的准确性和效率。

以下是一些常用的技巧和方法：1. 语料库构建：首先要构建一个高质量的语料库来训练和测试命名实体识别模型。

语料库的选择要广泛涵盖不同领域的文本，确保能够覆盖各种类型的命名实体。

2. 特征选择：在进行命名实体识别时，选择合适的特征对于获得好的性能是至关重要的。

常用的特征包括词性标注、上下文信息、词频统计等。

特征选择需要根据具体任务和语料库进行调整和优化。

3. 机器学习算法：命名实体识别通常使用机器学习算法来训练模型。

常用的机器学习算法包括条件随机场（CRF）、支持向量机（SVM）和深度学习模型（如循环神经网络）。

选择合适的算法对于获得准确的识别结果非常重要。

4. 实体词典和规则库：在进行中文命名实体识别时，可以建立实体词典和规则库来辅助识别。

实体词典包含了已知的实体名称，可以用于匹配和识别。

规则库可以包括一些上下文规则和语法规则，帮助提高识别准确性。

5. 命名实体分块：在命名实体识别中，通常需要进行分块处理，将文本中的实体划分为不同的类别。

这可以通过各种技术来实现，如规则匹配、机器学习算法等。

分块处理是识别任务的关键一步，需要根据实际情况进行调整和优化。

6. 预处理和后处理：在进行命名实体识别之前，可以进行一些预处理操作，如分词、词性标注等，以准备输入数据。

在识别完成后，还可以进行一些后处理操作，如去除重复实体、纠正错误等，以提高识别结果的质量。

7. 评估和改进：对命名实体识别系统进行评估和改进是不可或缺的一步。

可以使用各种评估指标，如准确率、召回率和F1值等，来评估模型的性能。

基于深度学习的中文命名实体识别算法在医疗领域的应用研究

基于深度学习的中文命名实体识别算法在医疗领域的应用研究基于深度学习的中文命名实体识别算法在医疗领域的应用研究摘要：随着电子健康记录的广泛应用，对医疗文本进行自动化的处理和分析已经成为一个重要的研究领域。

其中，命名实体识别是医疗文本处理的关键技术之一。

本文针对中文医疗文本的特点，使用深度学习方法设计了一个中文医疗命名实体识别算法，并在真实的医疗数据集上进行了实验评估。

关键词：深度学习；命名实体识别；中文医疗文本；医疗领域1.引言医疗领域的文本数据量庞大且复杂，包括电子病历、医学论文、临床指南等。

这些文本中涉及了丰富的医学实体，如疾病、药品、手术等，对这些实体进行自动化的识别和解析对于提高医疗数据的处理效率和质量具有重要意义。

传统的基于规则和规则模板的命名实体识别方法在面对复杂多变的医疗文本时存在一定的局限性，无法很好地适应不同类型的实体和不同表达形式。

而深度学习方法在自然语言处理领域取得了显著的成果，为医疗命名实体识别提供了新的思路和技术。

2.相关工作近年来，基于深度学习的命名实体识别技术已经在多个领域取得了令人瞩目的成果。

例如，在英文和中文的新闻、社交媒体等文本数据上进行的实验表明，基于深度学习的命名实体识别方法在准确度和泛化能力上都有显著的提升。

对于医疗领域的命名实体识别任务，一些研究者也已经开始探索基于深度学习的方法。

例如，使用卷积神经网络（CNN）进行实体识别的研究发现，在医疗领域的数据集上能够取得较好的效果。

此外，还有一些研究使用长短时记忆网络（LSTM）和条件随机场（CRF）等模型进行命名实体识别，也取得了不错的结果。

然而，这些研究大多针对英文文本进行实验，针对中文医疗文本的研究还很有限。

中文医疗文本与英文医疗文本在语法和表达方式上存在一定的差异，因此需要针对中文医疗文本的特点进行研究和算法设计。

3.方法本文使用深度学习的方法设计了一个中文医疗命名实体识别算法。

算法的核心思想是使用神经网络对中文医疗文本进行特征提取和实体识别。

命名实体识别的方法

命名实体识别的方法
命名实体识别是一种自然语言处理中的重要技术。

在文本中识别出人名、地名、组织机构名等实体，有助于信息提取、情感分析等任务的完成。

目前常用的命名实体识别方法包括基于规则的方法、统计方法和深度学习方法。

基于规则的方法利用人工制定的规则来识别实体，这种方法准确性较高，但需要大量人力和时间，且难以适应新出现的实体类型。

统计方法通过对大量文本数据的学习，提取出实体的统计特征来识别实体，其中最常见的方法是条件随机场和最大熵模型。

深度学习方法利用深度神经网络对文本信息进行学习和表示，可以自动提取语义特征来识别实体，目前表现最好的深度学习模型是BERT和ALBERT。

除了以上方法外，还有一些将多种方法结合起来的综合方法，如基于机器学习和规则相结合的方法和基于同义词词典的方法等。

这些方法在实际应用中根据具体任务和数据情况选择使用，可以提高命名实体识别的准确性和效率。

自然语言处理中的命名实体识别技术

自然语言处理中的命名实体识别技术自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类日常使用的自然语言。

在NLP的各个任务中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一项关键技术，它使计算机能够从文本中提取出具有特定意义的实体信息。

一、命名实体识别的定义与应用命名实体，即具有独立意义并能够在文本中进行唯一标识的词语或短语，如人名、地名、机构名、日期、时间等。

命名实体识别旨在从文本中自动识别并提取出这些具有特定意义的实体，并进行分类，以便进一步的语义理解和信息提取。

命名实体识别在许多领域都有重要的应用，如信息抽取、问答系统、机器翻译、文本挖掘等。

二、命名实体识别的方法命名实体识别可以采用多种方法，常见的包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。

1. 基于规则的方法基于规则的方法是将领域专家的知识和规则应用到文本处理中，通过编写一系列的规则来识别命名实体。

这种方法需要手工编写规则，对于规模较小且特定领域的问题有一定的适用性。

然而，由于规则的复杂性和规模的扩展性受限，这种方法在处理大规模数据时效果较差。

2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法将命名实体识别问题视为一个分类任务，通过训练模型来自动识别命名实体。

常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和最大熵模型等。

这些算法可以从大规模标注数据中学习，提取特征并进行分类。

机器学习方法可以在一定程度上解决规模扩展性的问题，但对于样本不平衡、特征选取和模型泛化能力等方面仍存在一定挑战。

3. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法通过构建深度神经网络模型来进行命名实体识别。

深度学习模型通过多层次的神经网络结构自动学习特征表示，并在训练过程中优化参数以提高模型性能。

深度学习方法在命名实体识别任务中取得了显著的进展，例如长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。

面向中文命名实体识别的知识推理方法和知识图谱扩展方法研究

面向中文命名实体识别的知识推理方法和知识图谱扩展方法研究命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在从文本中识别出具有特定意义的命名实体，如人名、地名、机构名等。

对于中文NER的研究，知识推理方法和知识图谱扩展方法起着至关重要的作用。

本文将探讨如何利用知识推理和知识图谱扩展提升中文命名实体识别的性能。

首先，知识推理方法在中文命名实体识别中的应用可通过关系抽取、实体关联和上下文推理等方式进行。

关系抽取是指从文本中提取出实体之间的关系，如父子关系、从属关系等。

在知识推理过程中，通过学习和建模这些关系，可以帮助提高命名实体识别的准确性和召回率。

实体关联是指将文本中的实体与现有知识库中的实体进行关联，例如将文本中的“北京大学”关联到知识库中的“北京大学”实体。

这种关联可以为NER 提供更多的上下文信息，提高识别的准确性。

上下文推理是指根据文本中的上下文信息来推断实体的属性或关系。

例如，根据上下文信息可以推断出“王健林”是一个人名而不是地名。

通过这些知识推理方法的应用，可以提高中文命名实体识别的准确性和泛化能力。

其次，知识图谱扩展方法的研究在中文命名实体识别中也起着重要的作用。

知识图谱是一种将实体和实体之间的关系以图的形式进行表示的数据结构。

知识图谱扩展方法旨在利用已有的知识图谱来丰富和扩展NER的识别范畴。

在传统的NER 任务中，通常只涉及已知实体类别的识别，而其他一些相关的实体类别可能没有被包含在训练数据中。

通过利用知识图谱中的关系和实体信息，可以将这些未知的实体类别通过推理和泛化的方法，辅助于NER任务中。

例如，当我们遇到一个新实体“特斯拉汽车”时，如果我们的知识图谱中包含了“特斯拉”和“汽车”这两个实体及其关系，那么我们就可以将这个新实体识别为“汽车”类别。

这样一来，知识图谱的扩展可以有效解决NER中的类别不完备性和泛化性的问题。

基于bert的中文电子病历命名实体识别

命名实体识别是自然语言处理任务的关键步骤近些年，随着深度学习技术的崛起，学者们逐渐将深度学习应用到命名实体识别任务中，Ｌａｍｐｌｅ等人［３］针对命名实体识别任务，从较小的有监督训练字典中有效的学习，提出了两种新的神经网络架构，一种是基于双向ＬＳＴＭ和条件随机场的架构，另一种使用基于转换的方法构建和标记段的架构，取得
基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１６６１０４４，６１９６１０３３）；内蒙古自治区高等学校青年科技英才计划（ＮＪＹＴ－１９－Ａ１５）；优秀青年科学基金项目（２０１７ＹＱＬ１０）；内蒙古自治区自然科学基金资助项目（２０１９ＭＳ０６０２１）作者简介：李灵芳（１９９１－），女，内蒙古科技大学讲师通讯作者：ｅｍａｉｌ：ｄｙｘｑｌ＠ｉｍｕｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０１９－１２－２０
在电子病历命名实体识别方面，２０１６年，杨锦锋等人［７］在医生辅助指导下制定了命名实体和实体关系的详细标注规范，构建了一个标注体系完整、规模较大且一致性较高的标注语料库；２０１７年，王鹏远等人［８］提出一种基于多标签的条件随机场的疾病名称抽取算法；２０１９年，曹春萍等人［９］针对实体边界划分不够精确的问题，提出一种ＥＣＮＮ、ＢＬＳＴＭ和ＣＲＦ结合的模型，通过对ＣＮＮ设定不同
随着互联网技术的快速发展，国内越来越多的医院正加速实施信息化服务平台的建设，进而产生了大量的电子病历数据电子病历中包含丰富的医学信息，这些医学信息对疾病的诊疗具有十分重要的意义，但是由于医学信息中专业词汇较多，医学实体较长，给医学信息的抽取造成了极大困难，为更好的利用电子病历，运用自然语言处理中的命名实体识别技术，挖掘发现电子病历中的医学信息［１］电子病历的命名实体识别指从未标注且无结构的电子病历中抽取与医学相关的实体单元，并将其分类到预定义好的实体类别中［２］，其识别结果的准确率直接影响着医学知识库、医学问答系统的构建

自然语言处理中的中文命名实体识别方法

自然语言处理中的中文命名实体识别方法中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理领域的一个重要任务，旨在从文本中识别出人名、地名、组织机构名等具有特定意义的实体。

中文NER的研究对于信息抽取、机器翻译、问答系统等应用具有重要价值。

本文将介绍中文NER的一些常用方法和技术。

一、基于规则的方法基于规则的方法是中文NER最早也是最简单的方法之一。

该方法通过设计一系列的规则、正则表达式或模式匹配规则来识别实体。

例如，通过匹配特定的姓名格式（如姓在前、名在后），可以较为准确地识别人名。

然而，基于规则的方法需要手动设计规则，对于不同类型的实体需要不同的规则，而且规则的覆盖面有限，难以适应复杂的语境。

二、基于统计的方法基于统计的方法是目前中文NER研究的主流方法之一。

这类方法主要基于机器学习算法，通过训练大规模的标注数据，学习到实体的特征和上下文的统计规律。

常用的机器学习算法包括条件随机场（Conditional Random Fields，简称CRF）、支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）和深度学习模型等。

1. 条件随机场（CRF）CRF是一种概率图模型，常用于序列标注任务，如命名实体识别。

CRF模型通过定义特征函数和转移概率，利用训练数据学习到模型参数，然后使用模型对新的文本进行实体识别。

CRF模型考虑了上下文信息的依赖关系，能够较好地处理实体边界的识别问题。

2. 支持向量机（SVM）SVM是一种二分类模型，通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。

在中文NER中，可以将每个字或词作为特征，将实体和非实体分为两个类别。

SVM模型通过训练数据学习到一个分类器，然后对新的文本进行实体识别。

3. 深度学习模型近年来，深度学习模型在中文NER中取得了显著的效果。

深度学习模型通过多层神经网络学习到文本的分布式表示，能够捕捉到更丰富的语义信息。

基于ALBERT 的中文医疗病历命名实体识别

ａｎｄｔｈｅｎｐｒｏｖｉｄｅａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｄａｔａｍｉｎｉｎｇｆｏｒｍｅｄｉｃａｌｆｉｅｌｄｔａｓｋｓ. Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎａｍｅｄ
ｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒＣｈｉｎｅｓｅｍｅｄｉｃａｌｒｅｃｏｒｄｓｂａｓｅｄｏｎＡＬＢＥＲＴａｎｄｆｕｓｉｏｎｍｏｄｅｌ. Ｆｉｒｓｔｌｙꎬｗｅｕｓｅｍａｎｕａｌｌａｂｅｌｉｎｇ
体识别模型. 首先ꎬ采用人工标注方式扩展样本数据集ꎬ结合ＡＬＢＥＲＴ模型对数据集进行微调ꎻ其次ꎬ采用双向长
短记忆网络( ＢｉＬＳＴＭ) 提取文本的全局特征ꎻ最后ꎬ基于条件随机场模型( ＣＲＦ) 命名实体的序列标记. 在标准数
据集上的实验结果表明ꎬ该方法进一步提高了医疗文本命名识别精度ꎬ减少了时间开销.
中的自然语言文本进行分析ꎬ从而生成有效的医疗信息ꎬ逐渐成为近年来的研究热点. 其中ꎬ医疗病历命
名实体识别( ｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎꎬＮＥＲ) 就是该领域的基础性研究工作ꎬ其研究成果能够为医学知识库
的构建、药物安全性检测、临床决策及个性化患者精准医疗服务提供支撑.
目前国内外关于命名实体识别的绝大部分研究都是基于英文 [１－３] ꎬ面向中文的命名实体识别相对较
ｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄｍｏｄｅｌ( ＣＲＦ)ꎬｓｅｑｕｅｎｃｅｔａｇｓｆｏｒｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｉｅｓａｒｅｍａｄｅ. Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｎｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｄａｔａｓｅｔ
ｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｎａｍｅｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｎｍｅｄｉｃａｌｔｅｘｔａｎｄｇｒｅａｔｌｙｒｅｄｕｃｅｓ

基于albert的中文命名实体识别方法

摘要
在中文命名实体识别任务中，BERT预训练语言模型因其良好的性能得到了广泛的应用，但由于参数量
文章引用: 邓博研, 程良伦. 基于 ALBERT 的中文命名实体识别方法[J]. 计算机科学与应用, 2020, 10(5): 883-892. DOI: 10.12677/csa.2020.105091
关键词
中文命名实体识别，ALBERT，预训练语言模型，BiLSTM，条件随机场
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
Open Access
1. 引言
命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER) 任务一直是自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)领域中的研究热点，主要采用序列标注的方式，获取文本中具有特定意义的实体。从早期基于规则和字典的方法开始，历经传统机器学习方法和深度学习方法，到近两年来的预训练语言模型，研究者们进行了不断的尝试与探索。
在 NER 任务中，传统机器学习方法，如隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)、最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Models, MEMM)和条件随机场(Conditional Random Field, CRF)，利用概率图模型的思想，计算当前序列中的状态转移概率，进而获取最优标注序列[1]。另一方面，深度学习方法，如循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)，逐渐演化出长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)等具有记忆功能的网络结构，通过融合更多信息获取更好的效果[2]。2013 年，Mikolov 等人提出词向量化工具 Word2Vec [3]，如何训练词嵌入(Word Embedding)成为新一轮的研究热点。2018 年，Devlin 等人结合前人的经验，提出了 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练语言模型[4]，在 NER 等 11 个 NLP 任务上取得了最好效果。为解决 BERT 参数量过大的问题，Lan 等人于 2019 年提出了 ALBERT (A Lite BERT)预训练语言模型[5]，在基本维持性能的前提下其实际应用场景受限。针对这个问题，提出了一种基于ALBERT的中文命名实体识别模型ALBERT-BiLSTM-CRF。在结构上，先通过ALBERT预训练语言模型在大规模文本上训练字符级别的词嵌入，然后将其输入BiLSTM模型以获取更多的字符间依赖，最后通过CRF进行解码并提取出相应实体。该模型结合ALBERT与BiLSTM-CRF模型的优势对中文实体进行识别，在MSRA数据集上达到了 95.22%的F1值。实验表明，在大幅削减预训练参数的同时，该模型保留了相对良好的性能，并具有很好的可扩展性。

基于bert嵌入的中文命名实体识别方法

2020年4月April 2020第46卷第4期Vol. 46 No. 4-人工智能与模式识别•计算机工程Computer Engineering文章编号：1000-3428 (2020 )04-0040-06文献标志码：A中图分类号：TP391.1基于BERT 嵌入的中文命名实体识别方法杨飘，董文永(武汉大学计算机学院，武汉430072)摘要：在基于神经网络的中文命名实体识别中，字的向示是重要步骤，而的词向量表示方法只是将字映射为单一向量，无法表征字的多义性％针对该问题，嵌 BERT 预训练语言模型，构 BERT-BiGRU-CRF 模型用于表征语句特征%利双向Transformer 结构的BERT 预训练语言模型字的示，根据其上下文动态生向量%在此基础上，将字向量序列输入BiGRU-CRF 模型中训练，训练整个模型和固定BERT 只训练BiGRU-CRF 2种方式%在MSRA 语料上的实验结果表明，该模型2种训练方式的F1值分别达到95.43% 和94. 18%，优于 BiGRU 厄RF 、Radical 厄iLSTM-RF 和 Latycc 厄STM 厄RF 模型% 关键词：中文命名实体识别；BERT 模型；BiGRU 模型；预训练语言模型；条件随机中文引用格式：杨飘，董文永.基于BERT 嵌入的中文命名实体识别方法[J].计算机工程，2020，46 (4) ,40-5，52.英文引用格式：YANG Piao, DONG Wenyong. Chine s e named entity recognition method ba t e d on BERT embedding [J].Computer Engineeing ，2020，46 (4) ：40-45，52.Chinese Named Entity Recognition Method Based on BERT EmbeddingYANG PLo ，DONG Wenyong( SchoolofComputerScience ， Wuhan Univer ity ， Wuhan 430072， China )-Abstract] In Chinese Named Entity Recognition (NER) based on neural network ，thc vectorized representation of words i an important 5tep. Traditional repre5entation method5for word vector5only map aword to a5inglevector ， and cannot represent the polysemy of a word. To address the problem ，thL paper introduces the BERT pretrained language model to build a BERT-B i GRU-CRF model for representation of sentence characteristics. The BERT pretrained language model with bidirectional Transformer structure is used to enhance the semantic representation of words and generate semantic vectors dynamically based on their context. On this basis ，the word vector sequence it input into the BIGR-BRF model to train thewholemodel ， ortrain the BIGR-CRF part only with BERT fixed. Experimental re sult son MSRA datashow that the F1 value in the two training modes of this proposed model reaches 95.43 % and 94. 18% respectively ，which is better than thatoftheBIGRU-CRF ， theRADICAL-BILSTM-CRFand the GRAIN-LSTM-CRF model .-Key words ] Chinese Named Entity Recognition ( NER ) ； BERT model ； BiGRU model ； pretrained language model ； Conditional Random Field( CRF)DOI ： 10. 19678/j. issn. 1000-3428.00542720概述命名实体识别(Named Entity Recognition ，NER )技术可用于识别文本中的实体，、,、机构名等，在抽取、、智能问答、机翻译等方面，是自然语言处理的基础方法之一％ —般将命名实体识别任为序列标注任务，预每个字或者词的标签，联合预测实体和实体类型％随经网络的迅，不依征的端到端方案占据主流％文［1 +基于单向长短期记忆(Long-Shori Term Memory ，LSTM )模型和神经网络命名实体识别， LSTM-CRF 模型％基于LSTM 良好的序列建模能力，LSTM-CRF 成为命名实体识别的基础架构之一，很多方法都是以 LSTM-CRF 为主体，在基础基金项目：国家自然科学基金(61672024);国家重点研发计划“智能电网技术与装备”重点专项(2018YFB0904200) 作者简介：杨飘(1995 ―)，男，硕士研究生，主研方向为自然语言处理、深度学习；董文永( )，教授、博士 %收稿日期：2019 -03-18修回日期：2019 -04 -29 E-mail ： 1724532024+464杨飘,董文永:基于BERT嵌入的中文命名实体识别方法41征%文献［2+手拼写特征,文［3-4+一个字符CNN来抽取字征，文［5+采的是字符级LSTM。

基于BERT的中文简历命名实体识别

当前中文命名实体识别的主要方法分为：基于规则模板方法、基于机器学习的方法和基于神经网络的方法。基于规则的方法多通过手工构造规则模板，以模板和字符串相匹配为主要手段，选用包括关键字、统计信息、中心词、标点符号、指示词、位置词（如尾字）等特征。这类系统依赖于知识库的建立，缺点是系统的可移植性不好，对不同的领域需要构建不
Key words: Conditional Random Field (CRF); Chinese entity recognition; personal resume; BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers)
0 引言
然而，Word2Vec 等预训练模型仍然存在无法表征一词多义问题，因为它们主要关注的是词或者字符之间的特征，而忽略了词的上下文语境，导致其实体识别能力有限。因此， Google 的 Devlin 等［8］提出了一种 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练语言模型，该模型使用了 Transformers 作为算法的主要框架，使得模型能够更彻底地捕捉语句中的双向关系，更好地表征不同语境中的句法和语义信息。在传统命名实体数据集上，杨飘等［9］将 BERT 嵌入到 BiGRU-CRF（Bidirectional Gated Recurrent Unit-CRF）模型中，在 MASA 数据集上取得 95. 43% 的平均 F1 值；李妮等［10］将 BERT 嵌入 IDCNN-CRF（Iterated Dilated Convolutional Neural Network-CRF）模型中，在 MASA 数据集上的 F1 值达到了 94. 41%；谢腾等［11］将 BERT 嵌入到 BiLSTM-CRF 中，在 MASA 数据集中的 F1 值为 94. 65%。在各领域数据集上，李灵芳等［12］通过使用 BERT-BiLSTM-CRF 模型，在中文电子病历数集上的实体识别效果得到了明显的提升；吴俊等［13］将 BERT 用在中文专业术语数据集的词向量预训练中，识别效果较浅层机器学习模型有较为显著的提升；王月等［14］在警情文本中使用了 BERT 来预训练词向量，使得在训练集的准确率达到了 91%。由于 BERT 具有较强的语义表达能力，因此本文通过将该模型嵌入 BiLSTM-CRF 网络中，以提高中文简历数据集的命名实体识别准确率。

基于ALBERT预训练模型的通用中文命名实体识别方法

基于ALBERT预训练模型的通用中文命名实体识别方法吕海峰;冀肖榆;陈伟业;邸臻炜【期刊名称】《梧州学院学报》【年(卷),期】2022(32)3【摘要】HMM、CRF等机器学习算法在中文实体抽取任务上存在大量依靠特征提取及准确率低的缺陷,而基于BiLSTM-CRF、BERT等深度神经网络算法在中文实体识别准确率高,但BiLSTM模型依赖大规模标注数据,BERT存在参数量大、效率低等问题。

该研究提出了基于ALBERT-Attention-CRF模型进行中文实体抽取的方法。

首先将glove、Word2vec等静态词向量替换为ALBERT预训练模型字向量,可有效解决分词错误、数据稀疏、OOV、过拟合以及一词多义等问题;然后采用ALBERT作为编码层并对其输出利用Attention机制捕获上下文语义特征;最后结合CRF作为解码层输出实体正确标签,摒弃主流BiLSTM-CRF模型,最终在《人民日报》数据的测试集上取得了理想的效果。

试验结果表明,该方法有助于提升通用中文实体识别的准确率和效率,其有效性也得到了较好的验证。

【总页数】8页(P10-17)【作者】吕海峰;冀肖榆;陈伟业;邸臻炜【作者单位】梧州学院大数据与软件工程学院;梧州学院广西机器视觉与智能控制重点实验室;梧州学院广西高校图像处理与智能信息系统重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于ALBERT的中文命名实体识别方法2.基于ALBERT-BGRU-CRF的中文命名实体识别方法3.基于预训练模型的文博数据命名实体识别方法4.基于ALBERT-CAW模型的时政新闻命名实体识别方法5.基于预训练语言模型的中文地址命名实体识别因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于藏文Albert预训练语言模型的图采样与聚合实体关系抽取

基于藏文Albert预训练语言模型的图采样与聚合实体关系抽
取
于韬;尼玛次仁;拥措;尼玛扎西
【期刊名称】《中文信息学报》
【年(卷),期】2022(36)10
【摘要】实体关系抽取任务是对句子中实体对间的语义关系进行识别。

该文提出了一种基于Albert预训练语言模型结合图采样与聚合算法(Graph Sampling and Aggregation,GraphSAGE)的实体关系抽取方法,并在藏文实体关系抽取数据集上实验。

该文针对藏文句子特征表示匮乏、传统藏文实体关系抽取模型准确率不高等问题,提出以下方案:①使用预先训练的藏文Albert模型获得高质量的藏文句子动态词向量特征;②使用提出的图结构数据构建与表示方法生成GraphSAGE模型的输入数据,并通过实验证明了该方法的有效性;③借鉴GraphSAGE模型的优势,利用其图采样与聚合操作进行关系抽取。

实验结果表明,该文方法有效提高了藏文实体关系抽取模型的准确率,且优于基线实验效果。

【总页数】10页(P63-72)
【作者】于韬;尼玛次仁;拥措;尼玛扎西
【作者单位】西藏大学信息科学技术学院;西藏大学西藏自治区藏文信息技术人工智能重点实验室;西藏大学藏文信息技术教育部工程研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于实体图路径聚合的多实体关系抽取
2.基于预训练语言模型及交互注意力的平行句对抽取方法
3.融合预训练语言模型和标签依赖知识的关系抽取方法
4.基于预训练语言模型的商品属性抽取
5.基于ALBERT的网络文物信息资源实体关系抽取方法研究
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3.1. BERT 预训练语言模型
在自然语言处理任务中，语言模型是一个重要概念，其任务是计算语言序列
w1
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,,
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的出现概率
DOI: 10.12677/csa.20应用
邓博研，程良伦
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DOI: 10.12677/csa.2020.105091
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计算机科学与应用
邓博研，程良伦
以推导中文文本中命名实体的字符嵌入，在微博数据集上实现了较大的性能改进。Johnson 等人提出了一种综合嵌入方法，CWPC_BiAtt [10]，将字符嵌入、词语嵌入和词性嵌入依照顺序进行拼接以获得它们之间的依存关系，并采用注意力机制捕获当前位置内容与任何位置之间的联系，在 MSRA 数据集和微博 NER 语料库上获得了较高的精度和召回率。
Lan 等人提出的 ALBERT 具有很好的减少参数的效果，但参数的减少必然带来性能的损失。为提升下游任务的性能，本文提出结合 BiLSTM-CRF 模型的 ALBERT-BiLSTM-CRF 模型，并在 MSRA 公开的中文命名实体识别数据集上达到了 95.22%的 F1 值。
3. ALBERT-BiLSTM-CRF 模型
以上方法的探索证明了字符嵌入与词语嵌入在中文命名实体识别任务中的有效性，而在 Devlin 等人提出 BERT 后，其输出的词嵌入所具有的良好的语义表达效果，使针对预训练语言模型的研究成为热点。在中文电子病历的命名实体识别任务中，Dai 等人[11]与 Jiang 等人[12]使用 BERT-BiLSTM-CRF 模型获得了优于其他模型的效果。Cai 等人[13]先通过 BERT 预训练语言模型增强字符的语义表示，然后将字符嵌入输入 BiGRU-CRF 进行训练，最终得到了优于最佳模型的效果。Gong 等人[14]使用 BERT 训练汉字嵌入，将其与汉字根基表示法联系起来，并将结果放入 BiGRU-CRF 模型中，在中文数据集上取得了良好的效果。为进一步提升 BERT 在中文 NER 任务上的表现，Cui 等人提出了全字掩码(WWM) [15]，实验表明该方法可以带来显著收益。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2020, 10(5), 883-892 Published Online May 2020 in Hans. /journal/csa https:///10.12677/csa.2020.105091
2. 相关工作
与英文不同，中文构成较为复杂，不仅在语义上存在字符与词语的区分，还有笔划与部首等额外信息。Dong 等人应用融合了字符嵌入和部首级表示的 BiLSTM-CRF 模型[6]，在没有精心调整特征的情况下取得了更好的效果。Xiang 等人提出了一种字词混合嵌入(CWME)方法[7]，可以结合下游的神经网络模型有效地提高性能。Zhang 等人提出了 Lattice LSTM [8]，对输入字符序列以及与词典匹配的所有潜在词进行编码，显式地利用了字符信息和词序信息，避免了分词错误，并在 MSRA 公开的中文命名实体识别数据集上达到了 93.18%的 F1 值。针对微博数据集等口语化较多的语料，Xu 等人提出了 ME-CNER [9]，
尽管 BERT 具有非常优异的性能表现，但由于其庞大的参数量，很多研究者开始研究如何在保持一定性能的情况下压缩 BERT 的规模。Michel 等人发现，在测试时移除大量注意力表头也不会对性能产生显著影响[16]。Wang 等人提出了一种基于低秩矩阵分解与强化的拉格朗日 L0 范数正则化的新型结构化修剪方法[17]，在任何稀疏度级别上都可以显著实现推理加速。Shen 等人提出了一种新的逐组量化方案，并使用基于 Hessian 的混合精度方法进一步压缩模型[18]。Lan 等人[5]提出的 ALBERT 采用两种参数减少技术以降低内存消耗并提高 BERT 的训练速度，同时使用了一种自我监督的损失以提高训练效果。
摘要
在中文命名实体识别任务中，BERT预训练语言模型因其良好的性能得到了广泛的应用，但由于参数量
文章引用: 邓博研, 程良伦. 基于 ALBERT 的中文命名实体识别方法[J]. 计算机科学与应用, 2020, 10(5): 883-892. DOI: 10.12677/csa.2020.105091
Chinese Named Entity Recognition Method Based on ALBERT
Boyan Deng, Lianglun Cheng School of Computers, GDUT, Guangzhou Guangdong
Received: Apr. 20th, 2020; accepted: May 5th, 2020; published: May 12th, 2020
关键词
中文命名实体识别，ALBERT，预训练语言模型，BiLSTM，条件随机场
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
邓博研，程良伦
过大、训练时间长，其实际应用场景受限。针对这个问题，提出了一种基于ALBERT的中文命名实体识别模型ALBERT-BiLSTM-CRF。在结构上，先通过ALBERT预训练语言模型在大规模文本上训练字符级别的词嵌入，然后将其输入BiLSTM模型以获取更多的字符间依赖，最后通过CRF进行解码并提取出相应实体。该模型结合ALBERT与BiLSTM-CRF模型的优势对中文实体进行识别，在MSRA数据集上达到了 95.22%的F1值。实验表明，在大幅削减预训练参数的同时，该模型保留了相对良好的性能，并具有很好的可扩展性。
本文将 ALBERT 预训练语言模型与 BERT 预训练语言模型在 MSRA 公开的中文命名实体识别数据集上进行对比，并结合 BiLSTM-CRF 模型，构建 ALBERT-BiLSTM-CRF 模型，在数据集上进行了进一步实验验证，结果表明 ALBERT 预训练语言模型保留了相对良好的性能，并具有很好的可扩展性。
模型主要由三部分构成，分别为 ALBERT 预训练语言模型、BiLSTM 层和 CRF 层。以 ALBERT 的编码输出作为 BiLSTM 层的输入，再在 BiLSTM 的隐藏层后加一层 CRF 层用以解码，最终得到每个字符的标注类型。具体结构如图 1。
Figure 1. ALBERT-BiLSTM-CRF Model 图 1. ALBERT-BiLSTM-CRF 模型
Abstract
The BERT pre-trained language model has been widely used in Chinese named entity recognition due to its good performance, but the large number of parameters and long training time has limited its practical application scenarios. In order to solve these problems, we propose ALBERT-BiLSTM-CRF, a model for Chinese named entity recognition task based on ALBERT. Structurally, the model firstly trains character-level word embeddings on large-scale text through the ALBERT pre-training language model, and then inputs the word embeddings into the BiLSTM model to obtain more inter-character dependencies, and finally decodes through CRF and extracts the corresponding entities. This model combines the advantages of ALBERT and BiLSTM-CRF models to identify Chinese entities, and achieves an F1 value of 95.22% on the MSRA dataset. Experiments show that while greatly reducing the pre-training parameters, the model retains relatively good performance and has good scalability.
Keywords
Chinese Named Entity Recognition, ALBERT, Pre-Trained Language Model, BiLSTM, CRF
基于ALBERT的中文命名实体识别方法
邓博研，程良伦广东工业大学，广东广州
收稿日期：2020年4月20日；录用日期：2020年5月5日；发布日期：2020年5月12日
Open Access
1. 引言
命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER) 任务一直是自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)领域中的研究热点，主要采用序列标注的方式，获取文本中具有特定意义的实体。从早期基于规则和字典的方法开始，历经传统机器学习方法和深度学习方法，到近两年来的预训练语言模型，研究者们进行了不断的尝试与探索。