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中文命名实体识别及评测方法的开题报告

一、课题背景

命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是自然语言处理

中的一个基本问题，其目的是将文本中指向具体实体的词语（如人名、

地名、组织机构名等）自动识别出来并划分类别。NER在信息提取、信

息检索、机器翻译等领域具有重要作用。

当前的中文命名实体识别研究主要分为两种方法：基于规则和基于

机器学习。基于规则的方法需要手动设计规则，对不同文本场景的适应

性差。基于机器学习的方法则依靠预先标注好的样本进行模型训练，可

以自适应不同场景，较为常用。

同时，评测也是中文命名实体识别研究中的重要问题，一般使用F1

值作为评测指标。目前，中文命名实体识别任务的评测主要有两种方式：

一种是基于标准数据集的离线评测，另一种是在线评测。

二、研究内容

本课题旨在研究中文命名实体识别及评测方法，具体包括以下内容：

1.中文命名实体识别技术研究

本课题将重点研究基于机器学习的中文命名实体识别技术，探讨当

前热门的深度学习方法，如卷积神经网络、长短时记忆网络等在中文命

名实体识别任务中的应用。

2.中文命名实体识别评测方法研究

本课题将综合考虑不同类型的数据集、评测指标、评测平台等，对

中文命名实体识别任务的评测方法进行研究，分析各个方法的优劣和适

用场景。

3.实验设计和实验结果分析

本课题将通过实验验证中文命名实体识别模型的性能，并对模型进

行优化。同时，对比各种评测方法的实验结果，分析其适用性和实用性。

三、研究目标

本课题的研究目标是建立基于机器学习的中文命名实体识别模型，

并对其在不同数据集、不同评测方法下的性能进行评测和分析，最终实

现在中文自然语言处理领域的应用。

四、研究意义

随着互联网信息的快速增长和各种应用场景的逐渐发展，中文命名

实体识别作为自然语言处理的基本任务之一，具有广泛应用前景。本课

题的研究成果可以为信息提取、信息检索、语音识别和机器翻译等领域

提供基础支持，同时可以对中文命名实体识别及评测方法的研究和应用

做出一定的贡献。