使用seq2seq模型（如transformer）进行命名实体识别？

【问题标题】：named entity recognition using seq2seq model such as transformer?使用seq2seq模型（如transformer）进行命名实体识别？
【发布时间】：2019-12-20 13:18:20
【问题描述】：

我们可以使用神经机器翻译（如 seq2seq）进行命名实体识别吗？例如 USING TRANSFORMER 神经网络 FOR NER TASK。 SOURCE IS WORD SEQUENCE, TARGET IS TAG 序列 LIKE "o o o PERSON o o o location"，有可能吗？

【问题讨论】：

标签： tensorflow pytorch

【解决方案1】：

是的，您可以将基于转换器的模型用于 NER 任务。你可以查看这篇论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding。该方法可以通过对 NER 任务进行微调来使用预训练的 BERT 模型。

【讨论】：