基于深度學習的中文命名實體識別研究.pdf

1、命名實體識別是自然處理領域中的基礎任務之一。命名實體識別準確率的提高對于信息檢索，自動問答，關系抽取有很大的幫助。近年來隨著各行各業(yè)大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，對命名實體識別系統(tǒng)的準確性和適用性都提出了新的要求。
　　本文的主要工作如下:
　　(1)研究了基于統(tǒng)計學進行命名實體識別的原理，指出了統(tǒng)計學方法的缺陷和不足，并研究了使用深度學習進行命名實體識別的最新方法。
　　(2)在深度學習的基礎上，研究了現(xiàn)有的詞向量進行命名實體識別

2、時的缺陷和不足，改進了現(xiàn)有詞向量的訓練方法，提出了加權(quán)詞向量。
　　(3)分析了現(xiàn)有的深度學習框架進行命名實體識別時存在的問題，并提出了改進的框架。研究了命名實體識別在多領域效果中精度不高的原因，提出了基于語義分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的命名實體識別框架;研究了命名實體識別與機器翻譯的相似性，提出了以機器翻譯的方式解決命名實體識別問題，改進了機器翻譯的模型，并將改進的模型應用在命名實體識別問題中，取得了不錯的效果。
　　(4)最后，設計