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面向中文法律文本的命名实体识别研究的任务书
任务书
任务名称：面向中文法律文本的命名实体识别研究
任务背景：
当前，随着法律领域信息化进程的加快，大量的法律文本被数字化，使得研究法律文本成为可能。在这些文本中，法律术语、法规名称、案例名等命名实体占据了很大比重，识别命名实体对于理解文本、提取知识、支持文本分析等工作至关重要。
针对这一需求，本次任务旨在研究面向中文法律文本的命名实体识别方法。
任务目标：
1、收集中文法律文本数据集
本次任务首先需要收集中文法律文本数据集，在数据集中标注出命名实体信息，形成训练数据，用于构建命名实体识别模型。
2、构建命名实体识别模型
根据数据集的特点，利用自然语言处理技术构建命名实体识别模型，针对不同的命名实体类型，可考虑使用不同的方法，比如特征工程、深度学习等方法。
3、评估模型效果
在完成模型构建后，需要对模型进行评估，通过计算精确度、召回率、F值等指标，评估模型的识别效果。如果效果不理想，需要进一步分析模型问题，并进行优化和改进。
4、应用命名实体识别到实际应用中
在模型评估后，需要将命名实体识别应用到实际应用中，比如法律文本分析、知识图谱构建等领域，从而为相关领域的自动化、智能化提供支持。
任务步骤：
1、收集中文法律文本数据集，标注出命名实体信息，并划分为训练集和测试集。
2、利用自然语言处理技术构建命名实体识别模型，可考虑使用传统的特征工程方法，比如CRF、SVM等，也可以使用深度学习方法，比如LSTM、Bi-LSTM等。
3、对构建的模型进行评估，计算精确度、召回率、F值等指标，并进行优化和改进。
4、将命名实体识别应用到实际应用中，进行实验验证，比如法律文本分析、知识图谱构建等领域，从而为相关领域的自动化、智能化提供支持。
任务要求：
1、任务完成时间为两个月。
2、需要有较好的中文自然语言处理、机器学习等相关领域的基础知识。
3、需要熟悉命名实体识别相关方法，知晓当前领域前沿研究进展。
4、需要熟悉Python编程语言，并熟练使用相关自然语言处理、机器学习相关的Python库，比如jieba、sklearn、tensorflow等。
5、需要具备较好的团队协作能力和解决问题的能力。
任务交付物：
1、中文法律文本数据集，包含已标注的命名实体信息。
2、命名实体识别模型代码和说明文档，包含数据集处理部分、模型训练部分和评估部分的代码和文档。
3、命名实体识别模型的评估结果，包含模型精确度、召回率、F值等指标。
4、实际应用验证结果，包含命名实体识别应用到实际应用中的实验验证结果和分析报告。
任务预算：
本次任务预算为10万元，主要用于数据采集、人员薪水、差旅费、购置设备等方面。其中，数据采集和购置设备预算分别为2万元和4万元，人员薪水和差旅费预算分别为3万元和1万元。如有其他支出，需提前沟通。