“古籍命名实体识别是正确分析处理古汉语文本的基础步骤,也是深度挖掘、组织人文知识的重要前提。古汉语信息熵高、艰涩难懂,因此该领域技术研究进展缓慢。针对现有实体识别模型抗干扰能力差、实体边界识别不准确的问题,本文提出使用NEZHA-TCN与全局指针相结合的方式进行古籍命名实体识别。同时构建了一套古文数据集,该数据集包含正史中各种古籍文本,共87M,397,995条文本,用于NEZHA-TCN模型的增量预训练。在模型训练过程中,为了增强模型的抗干扰能力,引入快速梯度法对词嵌入层添加干扰。实验结果表明,本文提出的方法能够有效挖掘潜藏在古籍文本中的实体信息,F1值为95.34%。”