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第43卷第3期广西师范大学学报(自然科学版)Vol.43No.3
2025年5月JournalofGuangxiNormalUniversity(NaturalScienceEdition)May2025
编者按:本期的计算机学术会议专栏论文来自“第30届全国信息检索学术会议”(CCIR2024)。CCIR2024由中国
中文信息学会主办,中国中文信息学会信息检索专委会、武汉大学承办,于2024年10月18—20日在武汉举行。
本次大会的主题是“大模型时代的信息检索:挑战与机遇”。全国信息检索学术会议(CCIR)着力于中国互联网产
业的发展,为信息检索领域必威体育精装版学术和技术成果提供广泛的交流平台,是中国信息检索领域最重要的盛会。本刊
非常欢迎国内计算机学术会议向本专栏推荐论文,对录用的论文我刊将优先安排。
DOI:10.16088/j.issn.1001-6600.2024092703http:
何安康,陈艳平,扈应,等.融合边界交互信息的命名实体识别方法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2025,43(3):1-11.HEAK,
CHENYP,HUY,etal.Fusingboundaryinteractioninformationfornamedentityrecognition[J].JournalofGuangxiNormalUniversity(Natural
ScienceEdition),2025,43(3):1-11.
融合边界交互信息的命名实体识别方法
1,2,31,2,3∗1,2,31,2,31,2,3
何安康,陈艳平,扈应,黄瑞章,秦永彬
(1.贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心,贵州贵阳550025;2.公共大数据国家重点实验室(贵州大学),
贵州贵阳550025;3.贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳550025)
摘要:命名实体识别是自然语言处理领域中的一项基本任务,旨在识别和分类文本中的命名实体。目前,基于跨度的
方法在实体识别方面取得一定进展,但这些方法往往忽视了候选跨度的质量差异。针对该问题,本文提出一种融合边界
交互信息的命名实体识别方法。该方法通过一个边界交互模块评估边界间的语义关联和交互强度,生成边界交互信息矩
阵,用于识别边界间潜在的语义联系,引导模型识别和标记出高质量的候选跨度。此外,该方法集成多尺度空洞卷积模
块,利用跨度之间的语义关系来减轻非实体噪声的影响。实验表明,本文方法在ACE2005中文数据集、ACE2005英文数
据集和Weibo数据集上的F值分别达到89.78%、87.37%和72.10%,与基准模型相比分别提升0.67、0.95和0.69个百分
1
点,验证了该方法对命名实体识别的有效性。
关键词:自然语言处理;命名实体识别;信息抽取;边界交互
中图分类号:TP391.1文献标
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