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基于漢字上下文信息增強詞典知識融入的中文命名實體識別

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摘 要： 由于中文語言缺少顯式的分隔符，使得中文命名實體識別任務面臨缺少詞語邊界信息的難題. 為了解決這一問題，現(xiàn)有的主流模型通過引入詞典來利用詞語邊界信息. 然而，詞典中的詞語信息只是根據(jù)字詞之間的匹配關(guān)系融入漢字表示中，忽視了句子信息對于詞語選擇的影響，與句子語義信息無關(guān)的詞語不可避免地引入到模（剩余13408字）

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