基于空洞卷积块架构的命名实体识别模型

受到空洞卷积的启发提出面向二维文本嵌入的列式空洞卷积,设计空洞卷积块架构,基于此架构提出命名实体识别模型并开展进一步试验。在命名实体识别试验中,提出的模型的精密度、召回率和F_(1)超越了其他基线模型,分别达到了0.9187、0.8794和0.8986,表明空洞卷积块架构能够获取包含更多上下文信息的文本特征,从而支持模型对上下文长距离依赖特征的捕获和处理。感受野试验表明需要适当调整空洞率以减轻空洞卷积给模型带来的“网格效应”。提出的基于空洞卷积块架构能有效执行命名实体识别任务。