数字技术与应用杂志

摘要：<正>中文的虚词虽然没有实际意义，但在语义表达中起到了语法、连接、强调、语气等作用，因此，检测和识别虚词的任务在机器翻译、信息提取和问答系统等中文自然语言处理（NLP）应用程序中至关重要。本文研究了目前较为先进的基于转换器（Transformer）的双向编码器表示（BERT）模型在检测中文虚词任务中的应用，并在CCIR2021-NER数据集上对几种转换器模型进行了验证和评估。最终结果表明，相比于长短期记忆（LSTM）方法，BERT模型能更好地处理中文虚词检测任务，其中MacBERT和LEBERT有最好的性能。

基金资助： 云南省教育厅科学研究基金(2021J0797)；

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用

分类号： TP391.1