汉语嵌套命名实体识别方法研究的任务书.docx

汉语嵌套命名实体识别方法研究的任务书
任务书
一、任务背景和意义:
在现代信息时代，大数据的应用和分析已经成为了各个领域的必然趋势。文本数据是大数据中最重要的一部分，其中命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是文本处理的重要任务之一。NER的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。目前，NER在英文文本中已经有了较为成熟的研究和应用，然而在汉语文本中的NER研究还相对较少。汉语的语言特点和复杂性，使得NER在汉语文本中面临更多的挑战。
本次课题的任务是研究汉语嵌套命名实体识别方法。嵌套命名实体是指在一个实体内部包含另一个实体的情况，例如：“中国科学院计算技术研究所”中，“中国科学院”是一个实体，“计算技术研究所”是一个嵌套的实体。嵌套命名实体的存在给NER任务带来了更大的复杂性和困难。因此，研究汉语嵌套命名实体识别方法具有重要的理论和实际意义。
本次研究的目标是提出一种高效准确的汉语嵌套命名实体识别方法，并进行实验和评估。通过本次研究，可以为汉语NER的研究和应用提供新的思路和方法。
二、研究内容和方法:
1.收集和整理嵌套命名实体识别相关的汉语文本语料库。可以使用已有的语料库或者通过网络爬取的方式获取。确保语料库的规模和多样性。
2.对于收集到的语料库进行预处理，包括分词、词性标注、命名实体标注等。可以使用已有的中文自然语言处理工具实现。
3.提出嵌套命名实体的定义和识别规则。根据汉语的语法特点和嵌套实体的出现情况，确定嵌套实体的识别标准和规则。
4.基于已有的NER方法，设计并实现汉语嵌套命名实体识别模型。可以考虑使用机器学习、深度学习等方法。同时，可以结合词典、语义信息等辅助实体识别。
5.进行实验和评估。使用标准的评测指标，如准确率、召回率、F1值等，对提出的嵌套命名实体识别模型进行评估。同时，可以与已有的NER方法进行比较，分析模型的优势和不足之处。
6.分析实验结果，总结研究成果。根据实验结果和分析，找出模型的问题所在，并提出改进的方法和思路。
三、计划进度和安排:
1.第1个月：收集和整理嵌套命名实体识别语料库，进行预处理。
2.第2个月：提出嵌套命名实体的定义和识别规则。
3.第3-4个月：设计和实现汉语嵌套命名实体识别模型。
4.第5个月：进行实验和评估。
5.第6个月：分析实验结果，撰写研究报告。
四、预期成果:
1.汉语嵌套命名实体识别方法研究报告，包括研究背景、方法、实验和评估结果、总结和展望等。
2.实现的汉语嵌套命名实体识别模型及相关代码。
3.实验和评估相关的数据和结果。
4.可能的话，可以将研究成果撰写成论文，并提交相关学术会议或期刊。
五、参考文献:
1.Lample,G.,Ballesteros,M.,Subramanian,S.,Kawakami,K.,&Dyer,C.(2016).Neuralarchitecturesfornamedentityrecognition.arXivpreprintarXiv:1603.01360.
2.Xu,J.,Huang,X.,&Yu,K.(2015).Improvedneuralnetworkfornamedentityrecognition.arXivpreprintarXiv:1505.04721.
3.Chiu,J.P.,&Nichols,E.(2016).NamedentityrecognitionwithbidirectionalLSTM-CNNs.TransactionsoftheAssociationforComputationalLinguistics,4,357-370.
4.庄正阳,&张华平.(2014).基于深度学习的命名实体识别方法综述.中文信息学报,28(4),1-16.
5.杜鹏程,&张华平.(2018).技术名词嵌套识别方法研究综述.现代图书情报技术,34(1),29-35.