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基于深度学习的命名实体识别的开题报告
一、选题背景
随着信息技术的不断发展，大规模的文本数据已经成为了互联网时代的一个突出特征。各种文本信息的挖掘和分析成为了当前互联网领域的热点。在文本信息处理的各种技术中，命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是一种十分重要的技术，其可以识别并分类文本数据中的实体信息，如人名、地名、机构名等，为后续的语义分析、情感分析、信息提取等领域打下基础。
传统的命名实体识别技术主要是基于规则的方法，但是这种方法存在一个缺陷，即需要人工的参与构建规则，而且规则的制定需要依赖领域知识和专业知识，这极大的影响了命名实体识别的可移植性和通用性，并且无法适应新兴领域的实体识别需求。而深度学习技术的发展，尤其是深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）的出现，使得基于端到端的机器学习方法成为了NER领域的新热点。
二、研究内容
本论文的研究内容主要是基于深度学习技术的命名实体识别，对比基于规则的传统方法，深度学习技术具有更高的泛化和适应性。
本论文选取了两个经典的深度学习模型来进行NER任务：循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）。对于这两个模型，我们分别通过实验来验证其在命名实体识别上的性能，并结合实验数据进行比较分析。
基于深度学习的命名实体识别的主要研究内容包括：
1.命名实体识别的基础和流程。
2.深度学习技术在命名实体识别领域的应用，具体包括循环神经网络和卷积神经网络。
3.针对本论文选取的两个模型，分别给出模型的结构和参数设置，并对其进行程序实现。
4.基于公开的英文或中文语料库，进行NER任务实验，比较两种深度学习模型的性能。
三、论文组织
本着严谨的学术态度和思维逻辑，通过对相关文献的调研和分析，本论文将组织为以下几个部分：
第一章：绪论。本部分主要介绍命名实体识别的背景和意义，以及深度学习技术的应用前景。
第二章：命名实体识别的基础和流程。本部分将介绍命名实体识别的定义、流程和基本方法。
第三章：深度学习技术在命名实体识别领域的应用。本部分将介绍深度学习技术在命名实体识别领域的应用，包括循环神经网络和卷积神经网络。
第四章：模型结构和实现。本部分将详细阐述所选取的两个深度学习模型的具体结构和参数设置，并且给出模型的程序实现。
第五章：实验和分析。本部分将使用基于公开的英文或中文语料库进行实验，比较两种深度学习模型的性能，并提出实验分析。
第六章：总结与展望。本部分将总结本论文的内容，并对未来深度学习技术在NER领域的应用前景进行展望。
四、预期目标
本论文通过对深度学习技术在命名实体识别领域的应用，具体包括循环神经网络和卷积神经网络，实现自动化的NER任务。本论文的预期目标包括：
1.详细掌握命名实体识别算法的基本原理和流程，包括规则方法和深度学习方法，并能对不同的场合进行适当选择。
2.深入理解循环神经网络和卷积神经网络在NER领域的应用，独立完成模型的程序设计和实现。
3.通过对两种深度学习模型在NER任务的性能分析，掌握如何利用深度学习模型进行NER任务的方法，为相关研究工作者提供参考。