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文檔簡介
1、命名實體識別(Name Entity Recognition，NER)是指識別文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、組織機構名等，是將非結(jié)構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構化數(shù)據(jù)的一個重要技術手段，是計算機正確理解文本信息的關鍵步驟，也是信息抽取、情感分析、問答系統(tǒng)等多個自然語言處理應用的基礎任務，因此命名實體識別的研究存在著重要意義。但由于中文語言自身的特點，中文命名實體仍存在許多難點，其主要難點包括：中文命名實體識別通常是基于單一模型的識別，
2、這些模型具有各自的優(yōu)缺點和局限性；中文命名實體識別通常是基于詞序列的識別，需要借助中文分詞技術，中文命名實體識別的效果往往依賴于中文分詞的準確率。
本研究主要內(nèi)容包括：⑴調(diào)研了國內(nèi)外命名實體識別的相關工作，總結(jié)和實現(xiàn)了主流的命名實體識別方法，分析和比較了這些方法的優(yōu)缺點，為后續(xù)工作提供了思路。⑵為了解決單一模型的局限性，結(jié)合多個模型和使用多任務學習進行中文命名實體識別，該方法BiLSTM-CRF-MTL能夠較好地解決單一模型的
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