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基于BiLSTM--CRF的复杂中文命名实体识别研究的开题报告
一、选题背景
随着信息技术的不断发展，计算机在自然语言处理方面的研究和应用越来越广泛。命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)作为自然语言处理的一个重要分支，可以将文本语料中的具有特定意义的实体如人名、组织机构名、地名等识别出来，并将其与具体指向的实体相对应，对于文本信息的挖掘和分析具有重要的价值。因此，命名实体识别一直是自然语言处理领域的一个重要研究方向。
由于中文复杂的分词问题和语法结构问题，中文命名实体识别与英文命名实体识别相比较具有较大的难度，因此，中文命名实体识别的研究一直备受关注。传统的中文命名实体识别方法主要包括基于规则、统计和机器学习三种方法。随着深度学习的兴起,多种基于深度学习的命名实体识别方法也逐渐被提出并得到了广泛的应用。
本文将基于深度学习模型BiLSTM-CRF（BidirectionalLongShort-TermMemory-CRF）来进行中文命名实体识别的研究。
二、研究目的
本文旨在深入研究基于深度学习模型BiLSTM-CRF的中文命名实体识别方法，并结合具体实验与比较，在准确性和速度方面对相应方法进行评价。
三、研究内容
1.中文命名实体识别的研究现状及分析。
2.深度学习方法在中文命名实体识别中的应用现状。
3.BiLSTM-CRF模型的原理分析和模型设计。
4.数据预处理。
5.实验与比较。
四、研究方法
本文将采用基于深度学习模型BiLSTM-CRF的中文命名实体识别方法。具体实验流程如下：
1.数据预处理：本文将采用人民日报标注语料库进行实验，对数据进行预处理，包括字符分割、实体标注等。
2.建模：采用BiLSTM神经网络进行特征提取，再将输出结果输入到CRF模型中，通过CRF模型对结果进行调整，从而获得中文命名实体识别的最终结果。
3.评价：采用识别准确率、召回率和F1值等指标和其他方法进行对比，从而对BiLSTM-CRF模型的识别效果进行评价。
五、研究意义
本文将探究基于深度学习模型BiLSTM-CRF的中文命名实体识别方法，通过对比实验和其他方法，总结方法的优点和局限性，并探究未来研究方向，为中文命名实体识别的进一步研究提供参考。
六、预期成果
本文将给出基于深度学习模型BiLSTM-CRF的中文命名实体识别方法的代码实现，并通过实验验证算法的有效性和准确性。
七、参考文献
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