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Web中文信息抽取中命名实体识别的研究及应用的任务书
任务书
一、项目背景
随着互联网的发展，人们日常生活中产生的大量数据被广泛地存储在互联网中，使得信息量急剧增加。然而，这些数量庞大、多样化的数据对于人类来说过于庞杂，导致了信息的浪费和利用不足。因此，需要对这些数据进行有效分类、提取、分析和利用。
命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）在信息抽取中占有重要地位，它是指自动地在文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名、时间等。随着互联网的发展，中文网络信息的增长速度快于任何其他语言，逐渐成为了信息抽取中的研究热点。因此，本项目致力于研究和应用中文信息抽取中命名实体识别技术，以提高中文信息的处理效率和准确率。
二、研究目的与方法
本项目的研究目的是探索中文信息抽取中命名实体识别的方法和应用。具体来说，需要完成以下任务：
1.研究国内外相关领域的论文和文献，了解相关技术和方法的现状；
2.根据研究现状，确定本项目的研究思路、方法和技术路线；
3.实现中文命名实体识别算法，包括中文分词、词性标注、实体识别、实体类别分类和关系提取等功能；
4.基于实体识别结果，编写Python脚本，利用NLTK、Pandas等分析工具提取和分析实体信息，并生成可视化图表；
5.设计并实现中文命名实体识别的应用，例如新闻摘要生成、情感分析和问答系统等。
本项目的研究方法主要包括文献调研、理论分析和实验实现。同时，需要认真分析问题，重视算法设计和实现效率。
三、研究内容与计划
本项目的研究内容主要包括以下方面：
1.中文分词和词性标注：分别对中文语料进行分词和词性标注处理，并抽取语料中的命名实体；
2.命名实体识别算法：基于分词和词性标注的结果，采用机器学习或深度学习等算法对命名实体进行识别和分类；
3.关系提取：基于命名实体识别结果，通过实体之间的关系对实体进行分类和分析；
4.可视化结果：通过Pandas等工具生成可视化图表，便于用户对抽取出的命名实体进行快速分析和综合比较。
本项目的研究计划如下：
1.第1-2周：熟悉相关文献和研究现状，确定研究方向，并选择合适的机器学习算法和深度学习算法；
2.第3-4周：完成中文分词和词性标注算法的编写和测试，并通过测试工具或测试数据进行验证；
3.第5-6周：完成命名实体识别算法的编写和测试，包括命名实体分类和关系提取的功能，并通过测试数据或工具进行验证；
4.第7-8周：基于实体识别结果，编写Python脚本，调用NLTK、Pandas等工具提取并分析实体信息，并生成可视化图表；
5.第9-10周：设计并实现中文命名实体识别的应用，例如新闻摘要生成、情感分析和问答系统等；
6.第11-12周：测试和改进中文命名实体识别的应用，统计应用效果和用户反馈。
四、预期成果
本项目的预期成果包括：
1.完成中文分词和词性标注、命名实体识别算法的编写和测试，实现中文命名实体识别的核心功能；
2.实现中文命名实体识别的应用，例如新闻摘要生成、情感分析和问答系统等；
3.通过Python脚本和可视化图表呈现出命名实体的信息，便于用户进行数据分析和综合比较；
4.论文或技术报告，介绍研究思路、方法和技术路线，并分析实验结果和应用效果。
五、参考文献
1.JiepingYe,XiaoaLi,JingyuZhou.``ChineseNamedEntityRecognitionwithConditionalRandomFields''.AsiJourElecCompEngi,vol.5,Dec.2015.
2.XueZhao,JuhongWu,DonghongJi.``ASurveyonDeepLearning-BasedNamedEntityRecognition''.IEEEAccess,vol.8,2020.
3.JieYu,JianWang,TongLi.``ANovelChineseNamedEntityRecognitionMethodBasedonMulti-GranularityFeaturesandCRF''.SENSORS,vol.19,Jun.2019.
4.YapiCheng,ChangzhiSun.``AdaptiveModelsforChineseNamedEntityRecognitionTask''.In:InternationalConferenceonNaturalLanguageProcessingandKnowledgeEngineering(NLP-KE).Sep.2018.
6.YuyingZhu,WenmingZhao,MuyunLiu.``CombiningaCorpuswithaLexicon-BasedApproachforName