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摘要
实体识别任务在自然语言处理领域中占有重要的地位，其主要目的是从非结构化
文本中识别出具有特定意义或者指代性强的实体。使用序列模型解决实体识别问题是
常见方案，但在面向垂直领域文本的实体识别任务中，特定实体的出现频率较低，可
能会导致数据稀疏性问题；另外随着不同领域的发展和变化，新实体和新术语不断涌
现，会产生实体的多样性和歧义性问题；如何快速准确地识别隐性新实体是实体识别
任务面临的又一个挑战，本文针对以上问题开展研究。
（1）针对垂直领域文本中的数据稀疏性问题，提出一种基于上下文关联
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