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FLAT主要创新点在于：
(1)基于Transformer设计了一种巧妙position encoding来融合Lattice结构，可以无损的引入词汇信息。
(2)基于Transformer融合了词汇信息的动态结构，支持并行化计算，可以大幅提升推断速度。

一、背景

ACL2020中一篇来自复旦大学邱锡鹏老师团队的 FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer 刷新了中文NER任务的新SOTA。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.11795.pdf

开源代码：https://github.com/LeeSureman/Flat-Lattice-Transformer

二、