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《基于规律感知和边界检测的中文命名实体识别研究》

一、引言

随着信息技术的飞速发展，中文文本处理逐渐成为自然语言处理领域的重要研究方向。其中，命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是自然语言处理的一项关键任务。近年来，基于深度学习和机器学习的方法在中文命名实体识别中得到了广泛应用。本文提出一种基于规律感知和边界检测的中文命名实体识别方法，通过深入研究命名实体的形成规律及文本中实体的边界特征，实现更加精准的实体识别。

二、相关文献综述

命名实体识别是自然语言处理中的一项基本任务，其主要目的是从文本中识别出具有特定意义的实体。近年来，基于深度学习的命名实体识别方法