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摘要
摘要
命名实体识别作为自然语言处理中的一项基本任务，是知识库构建、信息检索和
问答系统等下游任务的重要基础。近年来，受益于深度学习的蓬勃发展，命名实体识别
任务的性能也得到了进一步的提升。深度学习网络的非线性激活结构能够学习到复杂
的语法结构和语义知识，有助于命名实体识别模型获取文本上下文标码之间的依赖关
系。但这些信息往往只停留在一个句子中的词汇与词汇之间，而知识是多层级的，很多
时候仅靠一个句子中的依赖关系依旧无法分辨该词
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