计算机工程与应用

作者：杨力益, 邢树礼, 毛国君

单位：1.福建理工大学 计算机科学与数学学院，福州 350118；2.福建理工大学 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室，福州 350118；

关键词：中文命名实体识别,实体抽取,跨度信息表示,跨度间交互

基金：国家自然科学基金（61773415）；国家重点研发计划（2019YFD0900905）。

命名实体识别是自然语言处理领域中的一项基本任务。以往的中文命名实体识别方法大多未能充分利用文本跨度本身蕴含的语义信息，导致特征提取不足，影响模型识别效果。此外，邻近跨度间的关系也常未得到重视。为解决上述问题，提出一种基于增强跨度信息表示的中文命名实体识别方法。该方法包含两个核心模块：跨度筛选器负责判别实体与非实体，其使用嵌入位置信息的首、尾词元特征表示向量来计算评分；跨度分类器使用融合边界与内部信息的跨度信息表示，按实体类型计算跨度评分，同时辅以单个二维卷积层作跨度间交互从而校正评分。两个模块的输出评分之和用于确定每个跨度的预测结果。该法在Resume、MSRA、CLUENER2020和CMeEE-V2四个中文命名实体识别任务上的F1值分别达到了96.71%、96.15%、81.88%和75.28%。消融实验结果验证了各个组件的有效性。

来源：2026年第5期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

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