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基于预训练模型的航天情报命名实体识别方法研究：技术、应用与创新
一、引言
1.1研究背景与意义
随着航天技术的迅猛发展，全球航天活动日益频繁，航天领域产生的数据量呈爆发式增长。这些数据涵盖了卫星发射记录、轨道参数、航天器研发资料、太空观测报告、航天任务新闻资讯等多方面的信息，构成了庞大的航天情报资源体系。在当今信息时代，如何从海量且复杂的航天情报中快速、准确地提取关键信息，成为了航天领域研究与发展的重要课题。命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）作为自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）中的一项基础且关键的技术，能够从
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