利用BERT-BiLSTM-CRF模型进行中文实体识别。

简介：
命名实体识别是自然语言处理领域中至关重要的一个技术环节。近年来，以深度学习为基础的方法已成为中文实体识别研究的主流方向。然而，现有的诸多深度学习模型在预处理阶段，主要集中于提取词汇和字符的特征，却往往忽视了词语所处上下文的语义信息，导致其难以准确捕捉一词的多义性问题。因此，中文实体识别的性能仍有提升的空间。为了应对这一挑战，本文提出了一种全新的研究方法，该方法基于BERT-BiLSTM-CRF模型。具体而言，首先利用BERT模型对文本进行预处理，从而生成一种融合了上下文信息的词向量表示；随后，将经过训练的这些词向量作为输入，进一步传递给BiLSTM-CRF模型进行更深入的处理。实验评估结果表明，该模型在MSRA语料库和人民日报语料库上均取得了令人满意的效果，分别达到了94.65%和95.67%的F1值。