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作者：潘世鹏;吐尔地·托合提;梁毅;艾斯卡尔·艾木都拉;
单位：新疆大学计算机科学与技术学院;新疆多语种信息技术重点实验室;
摘要：现有的医疗实体识别模型当中，多数模型不能充分提取和利用文本序列当中词汇信息，且模型结构复杂，使得模型在面临医疗领域的文本时存在实体边界识别不准、鲁棒性较差等问题，并且多数基于字粒度的命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）方法对信息遗漏此类问题解决不够完善。针对此类问题，本文提出了一种基于字词融合和对抗训练的命名实体识别模型。模型使用预训练模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)获取文本序列的字向量；然后使用SoftLexicon引入词典信息并在字向量中添加对抗训练生成的扰动样本；最后使用BiLSTM-CRF(Bi-Long Short-Term Memory-Condition Random Field)进行特征提取并获取序列标注结果。所提出模型在数据集CCKS2019和CCKS2020上进行实验，F1值分别到达了85.07%和90.39%。实验结果表明，与基准模型相比，该模型的F1值提升了2.31%和2.88%，说明字词融合方法和对抗训练相结合能够有效识别医疗实体。
关键词：命名实体识别;;字词融合;;对抗训练;;PGD
基金资助：国家自然科学基金（62166042;U2003207）;; 新疆维吾尔自治区自然科学基金（2021D01C076）;; 国防科技基金加强计划（2021-JCJQ-JJ-0059）
