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命名實體識別（NER）旨在識別出文本中的專有名詞，并對其進行分類。由于用于監督學習的訓練數據通常由人工標主，耗時耗力，因此很難得到大規模的標注數據。為解決中文命名實體識別仼務中因缺乏大規模標注語料而造成的數據稀缺問題，以及傳統字向量不能解決的一字多義問題，文中使用在大規模無監督數據上預訓練的基于上下文相關的字向量，即利用語言模型生成上下文相關字向量以改進中文NER模型的性能。同時，為解決命名實體識別中的未登錄詞問題，文中提出了基于宇語言模型的中文NER系統。把語言模型學習到的字向量作為NER模型的輸入，使得同一中文漢字在不同語境中有不同的表示。文中在6個中文NER數據集上進行了實驗。實驗結果表明，基于上下文相關的字向量可以很好地提升NER模型的性能，其平均性能F值提升了4.95%。對實驗結果進行進一步分析發現，新系統在OOⅤ實體識別上也可以取得很好的效果，同時對一些特殊類型的中文實體識別也有不錯的表現。
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