基于双流特征互补的嵌套命名实体识别

针对以往句子在文本编码后不能获得高效的特征信息,提出一种基于双流特征互补的嵌套命名实体识别模型。句子在嵌入时以单词的字级别和字符级别两种方式嵌入,分别通过神经网络Bi-LSTM获取句子上下文信息,两个向量进入低层级与高层级的特征互补模块,实体词识别模块和细粒度划分模块对实体词区间进行细粒度划分,获取内部实体。实验结果表明,模型相较于经典模型在特征提取上有较大的提升。