基于深度學(xué)習(xí)的中文實(shí)體類型邊界識(shí)別模型研究

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摘要：如今英文實(shí)體類型識(shí)別技術(shù)得到快速發(fā)展，但中文文本整體結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，經(jīng)常存在多義現(xiàn)象，同一個(gè)詞在不同的句、不同的位置有不同的含義，這為中文實(shí)體類型識(shí)別技術(shù)的研究發(fā)展造成嚴(yán)重阻礙。同時(shí)，目前常用的實(shí)體類型識(shí)別模型解碼層主要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但算法整體提取精度和維特比算法執(zhí)行效率較低，難以滿足當(dāng)前需求。（剩余4271字）