网站介绍：文章浏览阅读834次。系列文章目录提示：这是第一篇，以后再添加FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer系列文章目录前言一、基础概念二、前言 本论文相关工作被ACL2020会议接收。 近年来，将词典信息加入模型被证明对中文命名实体识别任务很有效。但是结合词典的方法通常会使输入变为一个动态的结构，模型需要在运行时动态改别结构来表征输入，导致无法有效利用GPU的并行计算，运行速度缓慢。因此提出了FLAT模型，在Transformer的基础上，采用一个特殊的位_中文ner屠榜
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