基于BiLSTM-CRF模型的中文命名实体识别研究与实现.pdf

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2020-08-27 发布于江苏
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目录第1章绪论 1 1.1研究背景及意义1 1.1.1 研究背景1 1.1.2 研究意义1 1.2 国内外研究现状2 1.3 研究内容及工作5 1.4 本文的组织架构5 第2 章相关基础理论与技术7 2.1 命名实体识别任务7 2.1.1 命名实体识别概述7 2.1.2 命名实体识别的判别标准7 2.1.3 命名实体识别的算法模型8 2.2 神经网络结构9 2.2.1 神经网络概述9 2.2.2 长短期记忆网络12 2.2.3 双向长短期记忆网络13 2.3概率图模型14 2.3.1 概率图模型概述14 2.3.2 条件随机场15 2.4 词向量技术16 2.5本章小结18 第3章改进的命名实体识别算法模型19 3.1LSTM-CRF 算法模型19 3.2BiLSTM 算法模型21 3.3 注意力机制22 3.4 基于BiLSTM-CRF 的命名实体识别模型24 3.5 本章小结26 第4 章模型设计与实验分析27 4.1 数据处理27 4.1.1 语料库与字向量28 4.1.2 标注策略与数据集28 4.2 评价指标30 I 4.3 模型实验31 4.3.1 实验环境31 4.3.2 结果对比31 4.4 本章小结36 第5章中文命名实体识别系统实现37 5.1 系统需求分析37 5.2 系统设计与实现37 5.2.1 系统总体架构设计37 5.2.2WEB 交互模块设计与实现39 5.2.3 训练模块设计与实现40 5.2.4 测试及使用模块设计与实现41 5.3 开发环境与测试环境42 5.4 系统测试42 5.5 本章小结47 结论48 参考文献50 致谢54 II Contents 1Introduction1 1.1Researchbackgroundand significance1 1.1.1Background1 1.1.2 Significance1 1.2 Overview ofreasearch statusat homeandabroad2 1.3Research content andwork5 1.4 OutlineandOrganization5 2RelatedBasicTheory andTechnology7 2.1Named entityrecognitiontask7 2.1.1Introductiontonamedentityrecognition7 2.1.2 Criteriaofnamed entityrecognition7 2.1.3Algorithmmodelofnamed entityrecognition8 2.2Neuralnetwork structure9 2.2.1Overview ofneuralnetwork