中文短文本命名实体识别方法研究.pptx
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汇报人:CONTENTSPARTONEPARTTWO研究背景研究意义PARTTHREE命名实体识别研究现状中文命名实体识别研究现状相关技术综述PARTFOUR研究方法实验设计数据集与标注方法PARTFIVE模型基础架构特征提取方法模型训练与优化模型评估指标PARTSIX实验结果展示结果分析与其他方法的对比分析PARTSEVEN研究总结研究贡献研究不足与展望汇报人:
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中文短文本命名实体识别方法与应用研究的中期报告本研究旨在对中文短文本命名实体识别问题进行深入研究,并开发出可行的识别方法与应用程序。在研究过程中,我们主要采用了以下方法:1.语料收集与预处理我们在网络上收集了大量中文短文本,包括新闻报道、社交媒体消息、评论等,并对其进行了预处理,包括分词、去停用词、词性标注等。2.特征选择与模型训练我们采用了机器学习的方法进行命名实体识别,具体来说是基于条件随机场(CRF)的识别模型。在模型训练中,我们选取了一系列的特征,包括词性、词性标注的前后缀、上下文信息等,并利用交
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基于半监督多特征模型的中文医疗文本命名实体识别方法研究基于半监督多特征模型的中文医疗文本命名实体识别方法研究摘要:医疗文本的命名实体识别(NER)是医疗信息处理中重要的步骤之一。传统的监督学习方法在数据标注上昂贵且耗时,而半监督学习方法可以借助未标注数据提高模型性能。本论文提出了一种基于半监督多特征模型的中文医疗文本NER方法。该方法利用已标注数据与未标注数据进行联合训练,通过多特征融合提高NER模型的性能。实验结果表明,该方法在中文医疗文本NER任务中取得了较好的性能。关键词:命名实体识别;半监督学习;
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基于半监督多特征模型的中文医疗文本命名实体识别方法研究的任务书.docx
基于半监督多特征模型的中文医疗文本命名实体识别方法研究的任务书一、选题背景医疗信息化已成为当前信息产业的重要分支。作为医疗信息化的一个重要分支,中文医疗文本命名实体识别技术在近年来得到了广泛的关注与研究。医疗领域的文本信息规模庞大,其中更包含着大量的命名实体信息,如疾病名称、药品名称、治疗方案名称等等。因此,如何迅速、精确地识别其中的命名实体信息,保证医疗信息化系统的准确性和可靠性,成为当前医疗信息化领域的研究热点。针对以上的问题,近年来出现了很多关于医疗文本命名实体识别技术的研究。如传统的基于规则的方法