一种基于提示学习与标签感知的命名实体识别方法

本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于提示学习与标签感知的命名实体识别方法；包括：在预处理好的命名实体识别数据中的每一句话前拼接多个提示模板；为处理后的句子添加提示掩码并输入到BERT模型中，得到提示槽与句子的语义表征；将实体标签输入到BERT模型中，得到标签语义表征；将句子的语义表征输入到双向LSTM中并对提示槽语义表征使用自注意力机制处理，进一步得到句子上下文语义矩阵与提示槽深层语义矩阵；根据提示槽深层语义矩阵和标签语义表征计算分类槽概率分布，实现实体分类；根据句子上下文语义矩阵和提示槽深层语义矩阵计算定位槽概率分布，实现实体定位；本发明能显著提高模型的实体提取能力，同时减少时间与空间开销。