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文檔簡介
1、命名實(shí)體識別(Name Entity Recognition，NER)是指識別文本中具有特定意義的實(shí)體，主要包括人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名等，是將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一個重要技術(shù)手段，是計(jì)算機(jī)正確理解文本信息的關(guān)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(yīng)用的基礎(chǔ)任務(wù)，因此命名實(shí)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(diǎn)，中文命名實(shí)體仍存在許多難點(diǎn)，其主要難點(diǎn)包括：中文命名實(shí)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(diǎn)和局限性；中文命名實(shí)體識別通常是基于詞序列的識別，需要借助中文分詞技術(shù)，中文命名實(shí)體識別的效果往往依賴于中文分詞的準(zhǔn)確率。
本研究主要內(nèi)容包括：⑴調(diào)研了國內(nèi)外命名實(shí)體識別的相關(guān)工作，總結(jié)和實(shí)現(xiàn)了主流的命名實(shí)體識別方法，分析和比較了這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)，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(wù)學(xué)習(xí)進(jìn)行中文命名實(shí)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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