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基于语篇的中文命名实体识别研究的开题报告
1.研究背景及意义
命名实体识别是自然语言处理领域中的一个重要问题，其主要目的是对文本中涉及到的具体事物进行识别和分类。在实际应用中，命名实体识别技术可以被广泛应用于信息抽取、语义分析、机器翻译、文本分类等领域。当前，中文命名实体识别已成为自然语言处理领域的研究热点之一，其主要挑战在于中文句子中的实体较多，且实体具有复杂的前缀和后缀。
传统的中文命名实体识别方法主要基于词典匹配和规则匹配等方式，这种方法具有一定的准确性和有效性，但是在实际应用中存在着召回率低、精确度低等问题。因此，基于语篇的中文命名实体识别技术逐渐受到了研究人员的关注。
基于语篇的中文命名实体识别技术主要是基于上下文环境对实体进行识别和分类。这种方法相对于传统方法，可以更好地利用文本中的上下文信息，提高识别准确度和召回率。因此，本研究的意义在于探索基于语篇的中文命名实体识别技术，提高命名实体识别的准确性和效率。
2.研究目的和内容
本研究的目的是探讨基于语篇的中文命名实体识别技术，提高命名实体识别的准确性和效率。具体地，研究内容包括以下几方面：
（1）中文命名实体识别技术的现状分析：本部分主要对传统的中文命名实体识别方法进行研究和分析，包括词典匹配、规则匹配等方法。
（2）语篇特征的提取和选择：本部分主要针对语篇特征进行研究和分析，提取和选择相关特征，为基于语篇的中文命名实体识别技术打下基础。
（3）基于语篇的中文命名实体识别算法设计和实现：本部分主要对基于语篇的中文命名实体识别算法进行研究和实现，进一步提高命名实体识别的准确性和效率。
（4）实验分析和评估：本部分主要对研究成果进行实验验证和评估，评估基于语篇的中文命名实体识别技术的准确性和效率，并与传统方法进行对比分析。
3.研究方法
本研究主要采用以下研究方法：
（1）研究现状分析方法：对传统的中文命名实体识别方法进行研究和分析，包括词典匹配、规则匹配等方法。
（2）特征提取方法：主要采用深度学习算法实现对语篇特征的提取和选择，包括卷积神经网络、循环神经网络等。
（3）命名实体识别算法设计和实现方法：主要采用基于语篇的中文命名实体识别算法进行研究和实现，包括条件随机场、支持向量机等。
（4）实验分析和评估方法：主要采用常用的中文命名实体识别数据集进行实验验证和评估，如MSRA、OntoNotes等，评估基于语篇的中文命名实体识别技术的准确性和效率，并与传统方法进行对比分析。
4.预期研究结果
本研究的预期研究结果包括以下几个方面：
（1）提出基于语篇的中文命名实体识别技术，该技术能够较好地利用文本中的上下文信息，提高命名实体识别的准确性和召回率。
（2）提取和选择相应的语篇特征，进一步完善基于语篇的中文命名实体识别技术。
（3）实现基于语篇的中文命名实体识别算法，并在常用的中文命名实体识别数据集上进行实验验证和评估。
（4）与传统方法进行对比分析，验证基于语篇的中文命名实体识别技术的准确性和效率。