基于语义特征增强的中文小样本命名实体识别
司贺杰
徐恕贞
张嘉殷
郑州科技学院信息工程学院 河南 郑州 450064
摘要：中文小样本命名实体识别资源有限,现有识别方法大多仅依赖模型内部的注意力机制,缺乏对标签语义信息的有效利用.在这一情况下,当命名实体与周围词语存在语义模糊时,模型难以精确界定命名实体的边界,降低了识别的准确性.为此,文章设计了一种基于语义特征增强的中文小样本命名实体识别方法.通过引入外部语义知识和预训练语言模型,对中文小样本中的命名实体进行深度语义挖掘,并生成语义特征增强后的实体表示.融入标签语义信息,对经过增强后的命名实体进行跨度识别,增强实体与非实体之间的注意力差异,提升整个命名实体识别的准确性.通过对比实验证明:该方法不仅提高了识别的准确性,还具备更高的识别普适性,为中文小样本命名实体识别提供了新的解决方案.
关键词：语义特征增强小样本实体识别命名中文
论文发表日期：2025-05-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 27-30 )