AI前线2020.11月刊
- 报告编号：158441
- 报告名称：AI前线2020.11月刊
- 报告来源：互联网用户上传
- 关键词：重点报告
- 报告页数：57 页
- 预览页数：10
- 报告格式：pdf
- 上传时间：2024-09-08
- 简介摘要: (原创分析) 小米AI实验室提出了针对中文命名实体识别的多孔词格编码器PLTE，该模型有效地将分词信息融入到字符级别，提升了模型效率和识别效果。模型通过词格自注意力机制和多孔多头注意力机制，解决了传统模型忽略词信息和局部上下文信息的问题，实现了更高的识别效率和更好的识别效果。实验结果显示，PLTE模型在多个中文数据集上的解码速度远超Lattice LSTM，且在预训练词向量模式下性能提升尤为显著。该工作为中文NER任务提供了新的解决方案，促进了命名实体识别技术在公司业务中的应用落地。
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