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在基于神经网络的中文命名实体识别过程中，字的向量化表示是重要步骤，而传统的词向量表示方法只是将字映射为单一向量，无法表征字的多义性。针对该问题，通过嵌入BERT预训练语言模型，构建BERT- BIRU-CRF模型用于表征语句特征。利用具有双向 Tran former结构的BERT预训练语言模型增强字的语义表示，根据其上下文动态生成语义向量。在此基础上，将宇向量序列输人 BIRU-CRF模型中进行训练，包括训练整个模型和固定BERT只训练 BIGRU-CRF2种方式。在MSRA语料上的实验结果表明，该模型2种训练方式的F1值分别达到95.43%和94.18%，优于 BIRU-CRF、 Radical- BILSTM-CRF和 Lattice-lstm-crf模型。
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