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中文短文本实体识别和链接研究的开题报告
一、研究背景
实体识别是自然语言处理中的一项重要任务，其目的是从文本中识别出具有特定含义的命名实体，如人名、地名、组织机构等，为后续文本分析与理解提供基础支持。实体链接则是将识别出的实体与知识库中的实体进行关联，以增强实体的语义表达与语义理解能力。
在中文实体识别和链接方面，由于中文语言的多义性、歧义性和字词相似度高等特点，任务面临着很大的挑战。对此，近年来学界和工业界纷纷提出了一系列的方法和框架，取得了一定的成果。然而，当前依然存在许多难点问题，例如跨界面识别与链接、长尾实体的识别和链接等。
因此，本文旨在研究中文短文本实体识别和链接的关键技术和方法，探索解决实体识别与链接中的难点问题，提高中文短文本实体识别和链接的效果和可靠性，为自然语言处理领域的应用提供支撑。
二、研究目标
1.分析中文短文本实体识别和链接的关键技术和方法，探讨其优缺点和适用范围。
2.构建中文短文本实体识别和链接的数据集，包括不同领域的短文本数据和标注实体信息。
3.研究基于深度学习的中文短文本实体识别和链接模型，探讨其各种结构和参数对模型效果的影响。
4.优化实体识别与链接模型，解决跨领域实体识别和链接问题、长尾实体的识别和链接问题等难点。
5.评价实体识别与链接模型的效果和可靠性，比较不同模型和算法在不同领域和任务上的表现。
三、研究方法
1.文献调研：对国内外学界和工业界的中文短文本实体识别和链接的相关文献进行收集和分析，挖掘关键技术和方法。
2.数据集构建：结合实际应用场景，收集不同领域的中文短文本数据，并人工标注实体信息，构建短文本实体识别和链接数据集。
3.模型设计：针对中文短文本实体识别和链接的特点，设计并实现适用于本任务的神经网络模型，探讨模型的结构和参数设计。
4.模型评估：通过评价指标和实现效果，对构建的中文短文本实体识别和链接模型进行评估，比较不同模型和算法的优劣。
5.模型优化：分析模型的缺陷和不足，提出并实现模型优化方案，解决跨界面识别与链接、长尾实体的识别和链接等难点问题。
四、研究意义
1.为中文短文本实体识别和链接提供一种新的算法和模型思路，探索一种更加有效和可靠的实体识别与链接方法。
2.对实际应用场景中出现的跨领域实体识别和链接、长尾实体的识别和链接问题提出解决方案。
3.为中文自然语言处理相关领域的商业化应用提供技术和应用支持。
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