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基于词汇增强和特征融合的中文命名实体识别研究与实现
一、引言
中文命名实体识别（NER）是自然语言处理领域的一项重要任务，它旨在从大量文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。随着互联网的快速发展，中文文本信息日益丰富，如何准确地进行命名实体识别成为了一个亟待解决的问题。本文提出了一种基于词汇增强和特征融合的中文命名实体识别方法，旨在提高识别的准确率和效率。
二、相关研究
在中文命名实体识别领域，已有许多研究方法被提出。传统的基于规则和词典的方法依赖于人工制定的规则和词典，但难以应对复杂的文本和不断变化的词汇。近年来，基于机器学习和深度学习的方法在命名实体识别中取得了显著成果。这
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