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中文短文本命名实体识别方法与应用研究的中期报告
本研究旨在对中文短文本命名实体识别问题进行深入研究，并开发出可行的识别方法与应用程序。在研究过程中，我们主要采用了以下方法：
1.语料收集与预处理
我们在网络上收集了大量中文短文本，包括新闻报道、社交媒体消息、评论等，并对其进行了预处理，包括分词、去停用词、词性标注等。
2.特征选择与模型训练
我们采用了机器学习的方法进行命名实体识别，具体来说是基于条件随机场（CRF）的识别模型。在模型训练中，我们选取了一系列的特征，包括词性、词性标注的前后缀、上下文信息等，并利用交叉验证的方法进行模型调优。
3.实验评估与结果分析
我们将训练好的命名实体识别模型应用到测试数据集上，并进行了性能评估，包括准确率、召回率、F1值等。同时，我们还对误识别和漏识别的情况进行了分析，并提出了相应的改进方案。
目前，我们已完成了本研究的中期报告，结果表明我们的命名实体识别方法在中文短文本中取得了不错的识别效果，并且在实际应用中具有较大的潜力。在接下来的研究中，我们将进一步优化模型算法和特征选择方法，提高识别准确率和实用性。