一种基于自回归模型的跨域命名实体识别方法

本发明公开了一种基于自回归模型的跨域命名实体识别方法，包括以下步骤：S1.对输入序列进行编码；S2.通过标签编码器对标签进行编码；S3.获取标签背景信息<Image he="82" wi="86" file="DDA0004128064330000011.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="yes"/>S4.获取标签上下文信息<Image he="74" wi="83" file="DDA0004128064330000012.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="yes"/>S5.将标签背景信息<Image he="82" wi="57" file="DDA0004128064330000013.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="yes"/>连接到输入序列上，将标签上下文信息<Image he="74" wi="53" file="DDA0004128064330000014.GIF" imgContent="drawing" imgFormat="GIF" orientation="portrait" inline="yes"/>连接到预测的命名实体标签上，作为最终的标签感知信息z<Sub>i</Sub>，进而得到最终的序列表示u；本发明提供了一种基于自回归模型的跨域命名实体识别方法，通过提高源文本与其命名实体标签之间的关系，提高标签信息的可移植性，帮助模型促进域适应。