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基于依存树的中文命名实体语义关系抽取的研究的任务书
任务书
一、选题背景
中文命名实体语义关系抽取是指在中文文本中，通过自然语言处理技术，提取出不同命名实体之间的语义关系。其中，命名实体包括人名、地名、机构名等实体。而命名实体语义关系是指这些实体之间的关系类型，包括“位于”、“工作单位”、“出生地”等。命名实体语义关系的抽取对于自然语言处理技术的发展有着重要的意义，能够为信息抽取、知识图谱构建等领域提供支持。
目前，命名实体语义关系抽取的研究大部分基于深度学习技术，如卷积神经网络、循环神经网络等。但这些方法主要从文本序列的角度进行建模，而忽略了依存树对命名实体语义关系抽取的影响。
因此，本研究将在依存树的基础之上，对中文命名实体语义关系进行抽取，从而探索依存树对命名实体语义关系抽取的影响。
二、研究目的和意义
本研究的主要目的是探索依存树在中文命名实体语义关系抽取中的作用。通过分析不同的命名实体在依存树上的位置、各节点之间的关系等，提高命名实体语义关系抽取的准确度和效率。
本研究将为信息抽取、知识图谱构建等领域提供支持。其应用价值主要体现在以下两个方面：
1.提高命名实体语义关系的抽取准确度：基于依存树的中文命名实体语义关系抽取，能够更精准地识别出命名实体之间的语义关系，从而提高语义关系抽取的准确度。
2.改善知识图谱构建的效率：对于大规模知识图谱构建，通过基于依存树的中文命名实体语义关系抽取，能够快速准确地构建知识图谱，提高知识图谱构建的效率。
三、研究内容和工作计划
1.研究现有的中文命名实体语义关系抽取方法，并分析其存在的不足之处。
2.探索依存树在中文命名实体语义关系抽取中的作用，了解命名实体在依存树上的位置、各节点之间的关系等。
3.建立基于依存树的中文命名实体语义关系抽取模型，并训练模型，进行实验验证。
4.对比基于依存树的中文命名实体语义关系抽取模型和现有的语义关系抽取模型，分析其优劣之处，进一步完善基于依存树的中文命名实体语义关系抽取模型。
5.基于构建好的基于依存树的中文命名实体语义关系抽取模型，进行语义关系抽取实验，评估模型的性能和效果。
6.最后，撰写结论性章节，总结命名实体语义关系抽取的研究工作，对基于依存树的方法在语义关系抽取中的应用和发展进行展望。
四、研究难点与解决方法
本课题的研究难点主要在于如何利用依存树对中文命名实体语义关系进行建模，设计合理的特征提取方法和计算模型，以提高命名实体语义关系抽取的准确性和效率。
为了解决这一问题，本研究将充分利用研究人员的经验，开展理论研究和实验研究相结合的方式，通过反复实验验证和模型优化，逐步完善基于依存树的中文命名实体语义关系抽取模型。
五、参考文献
1.ChenM,LiL,ChenY,etal.ExtractionofChineseentityrelationbasedondependencytree[C]//2016IEEEInternationalConferenceonComputationalIntelligenceandVirtualEnvironmentsforMeasurementSystemsandApplications(CIVEMSA).IEEE,2016:128-131.
2.ZhangH,WangC,ChangX,etal.Chineseentityrelationextractionbasedonlongshort-termmemorynetworkwithrelationattention[C]//2018InternationalJointConferenceonNeuralNetworks(IJCNN).IEEE,2018:1-8.
3.LiuW,HeP,ChenX,etal.Jointextractionofentitiesandrelationsusingreinforcementlearninganddeeplearning[C]//Proceedingsofthe2017ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing.2017:1292-1301.
4.ZhouJ,XuW,GongY.End-to-endlearningofsemanticrolelabelingusingrecurrentneuralnetworks[C]//Proceedingsofthe53rdAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguisticsandthe7thInternationalJointConferenceonNaturalLanguageProcessing(Volume2:ShortPapers).201