基于BERT-BiLSTM-CRF古籍文献命名实体识别

古籍文献中存在着大量的多字词、歧义词、异体字等问题,使得古籍文献命名实体识别成为了一项具有挑战性的任务。本文提出一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的古籍文献命名实体识别方法。该方法首先用预训练语言模型BERT来建模字的上下文表示,然后通过BiLSTM模型对BERT的输出进行加工,解决长距离依赖问题,得到更加丰富的特征信息,最后通过CRF模型对这些特征进行联合建模,从而实现对古籍文献中命名实体的精确识别。实验结果显示,BERT-BiLSTM-CRF性能超过了所有基线模型。