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命名實(shí)體識(shí)別（NER）作為自然語(yǔ)言處理的重要部分，在信息抽取和知識(shí)圖譜等任務(wù)中得到廣泛應(yīng)用。然而目前中文預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型通常僅對(duì)上下文中的字符進(jìn)行建模，忽略了中文字符的字形結(jié)構(gòu)。提出2種結(jié)合五筆字形的上下文相關(guān)字向量表示方法，以增強(qiáng)字向量的語(yǔ)義表達(dá)能力。第一種方法分別對(duì)字符和字形抽取特征并聯(lián)合建模得到字向量表示，第二種方法將五筆宇形作為輔助信息拼接到字向量中，訓(xùn)練一個(gè)基于字符和五筆字形的混合語(yǔ)言模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提兩種方法可以有效提升中文NER系統(tǒng)的性能，且結(jié)合五筆宇形的上下文相關(guān)字向量表示方法的系統(tǒng)性能優(yōu)于基于單一字符的語(yǔ)言模型。
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