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一种动态字词信息融合的中文命名实体识别方法
标题：基于动态字词信息融合的中文命名实体识别方法
摘要：
命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是自然语言处理中的关键任务，旨在从文本中识别并区分出具备特定语义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。本论文探讨了一种基于动态字词信息融合的中文命名实体识别方法。通过引入基于字的信息和基于词的信息，以及结合深度学习模型和特征工程方法，我们提出了一种全面且高效的NER系统。实验证明，该方法在中文命名实体识别任务中取得了较好的性能。
第1章引言
1.1研究背景
随着互联网和通信技术的发展，人们大量产生的文本数据成为研究和应用中的重要资源。命名实体识别是对这些文本数据进行分析和处理的关键步骤之一。然而，由于中文的特殊性，中文NER任务面临着一些挑战，例如分词和歧义等问题，因此需要一种全面且高效的中文NER方法。
1.2研究目的
本文旨在提出一种基于动态字词信息融合的中文命名实体识别方法，通过结合字和词级别的信息，并引入深度学习模型和特征工程方法，实现对中文命名实体的准确识别和分类。
第2章相关工作
2.1基于规则的方法
2.2基于机器学习的方法
2.3基于深度学习的方法
第3章系统设计
3.1数据预处理
3.2特征工程
3.3模型设计
第4章实验与结果分析
4.1数据集介绍
4.2实验设置
4.3结果分析
第5章讨论与总结
5.1讨论
5.2总结
在本论文中，我们将提出一种基于动态字词信息融合的中文命名实体识别方法。重点从数据预处理、特征工程和模型设计三个方面进行系统设计，并在公开数据集上进行实验和结果分析。我们的方法将结合字和词级别的信息，利用深度学习模型和特征工程方法，提高中文NER任务的准确性和效率。该方法具有一定的创新性和实用价值，符合当前自然语言处理的研究热点和需求。通过本论文的研究和成果，我们希望为中文命名实体识别领域的相关研究提供一些新的思路和方法。