融合多特征的骨签释文实体识别

构建适用于汉长安城骨签释文的命名实体识别模型,用来解决由于汉长安城骨签释文关键内容缺失,而导致无法对部分骨签释文进行分类的问题.本文将汉长安城骨签释文原始文本作为数据集,采用BIOE(begin,inside,outside,end)标注方法对释文实体进行数据标注,并提出融合字结构特征、字词结构特征的多特征融合网络模型(multi-feature fusion network,MFFN).该模型不仅考虑了单个字符的结构特征,还融合了字与词的结构特征,以增强模型对骨签释文的理解能力.实验结果表明,MFFN模型能够更好地识别汉长安城骨签释文的命名实体,实现骨签释文分类,优于现有NER模型,为历史学家和研究人员提供更加丰富和准确的数据支持.