FLAT：又快又好的中文命名实体识别模型

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来自：揣摩研习社

导读概览

近年来，引入字-词构成的Lattice信息被证明可以有效提升中文实体识别方法的性能。然而，由于Lattice结构的复杂性和动态性，基于Lattice的模型难以充分利用 GRU 的并行计算能力，推理速度较慢。因此，本文提出了一种基于Transformer的词典增强的中文实体识别模型FLAT。首先，FLAT模型将Lattice结构转化为由片段组成的序列结构。每个片段对应于句子中的一个字或潜在的词汇，并保留其在原始Lattice中的头、尾位置信息。然后，FLAT模型计算了片段之间的相对位置信息，并采用基于相对位置的Transformer对Lattice进行编码。得益于Transformer的强大特征抽取能力、高效并行计算能力，以及精心设计的位置编码，FLAT能够充分利用Lattice信息，并具有良好的推理速度。FLAT模型在四个公开的中文实体识别数据集Weibo, Ontonotes, MSRA, Resume上进行了验证。实验表明，FLAT 在性能和效率上均优于其他词典增强的中文实体识别模型。并且和BERT有良好的兼容性，结合BERT后，精度可以进一步提升。

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