基于元学习策略的小样本命名实体识别研究.pdf

基于迁移学习的小样本命名实体识别方法研究.pdf 基于迁移学习的小样本命名实体识别方法研究摘要近年来，深度学习因其出色的特征提取能力和高精度表现在机器学习领域备受瞩目，但仍需要大量标注数据进行有效训练。在许多实际应用场景中，缺乏标注数据和高成本的人工标注是命名实体识别任务难以解决的问题，在特定领域、小语种等缺乏标注资源的情况下尤为明显。迁移学习中的领域自适应是一种有效的方法，能够通过调整源领域模型参数以适应目标领域，解决命名实体识别任务中标注数据匮乏和难以进行实体标注的问题。现有的领域自适应方法以及小样本命名实体识别还存在以下问题：第一，虽然最大均值差异方法可以减少源领域和目标领域之间特征分布的差异，但其忽略了类别信息，从而

2025-05-23 约10.8万字 66页立即下载

基于零样本学习的中文医学命名实体识别方法研究与应用.pdf 成都信息工程大学硕士学位论文基于零样本学习的中文医学命名实体识别方法研究与应用摘要 命名实体识别可以识别电子病历中蕴含的医学实体信息，为人工智能在医疗卫生服务中的应用提供了条件和支持。目前大多数研究采用的是有监督的深度学习方法，并且假设训练数据中包含所有可能的实体类别，缺乏处理未见类的能力，但是在实际应用中会不断涌现新的类别，因此需要重新标注和训练。零样本学习允许在预测阶段引入新的类别而不需要额外的标注数据和重新训练，通过引入对实体的描述来解决训练集的类别和测试集的类别不相交的问题，因此本文对基于零样本学习的中文医学命名识别方法展开了研究，主要内容如下：（1）采用类别描述信息

2025-06-09 约10.98万字 70页立即下载

基于提示学习的命名实体识别和关系抽取技术研究.docx 基于提示学习的命名实体识别和关系抽取技术研究一、引言随着信息技术的飞速发展，海量的文本数据在互联网上不断涌现。如何从这些文本数据中提取出有价值的信息，一直是自然语言处理领域的重要研究课题。命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）是自然语言处理中两个关键的技术。本文旨在研究基于提示学习的命名实体识别和关系抽取技术，探讨其研究进展和实际应用价值。二、命名实体识别（NER） 命名实体识别是自然语言处理中的一个基本任务，主要目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。传统的命名实体识别方法主要依赖于人工定义的规则和词典，然而这种方法在面对复杂多变的文本时，其效果往往不尽如人意

2025-02-11 约2.51千字 5页立即下载

2025-03-26 约4.08万字 63页立即下载

基于深度学习的中文嵌套命名实体识别研究.docx 基于深度学习的中文嵌套命名实体识别研究 一、引言随着信息技术的飞速发展，中文自然语言处理（NLP）技术得到了广泛的应用和深入的研究。其中，命名实体识别（NER）作为自然语言处理中的一项关键任务，已经引起了广泛的关注。嵌套命名实体识别是命名实体识别的一个更复杂的子任务，需要识别文本中出现的嵌套或重叠的实体。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的中文嵌套命名实体识别方法成为了研究的热点。本文旨在探讨基于深度学习的中文嵌套命名实体识别的相关研究。二、相关技术概述深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经网络的运作方式来进行学习和预测。在自然语言处理领域，深度学习常用于处理序列数据，

2025-02-20 约4.71千字 9页立即下载

基于深度学习的多模态命名实体识别模型研究.pdf 基于深度学习的多模态命名实体识别模型研究摘要知识图谱是知识工程的重要分支之一，它以符号形式结构化地描述了物理世界中的概念及其相互关系。命名实体识别是从文本中获取面向实体的知识，并在知识图谱之间融合知识。近年来，随着人工智能的发展和大数据时代的到来，产生了海量的多模态数据，对这些数据的处理和挖掘能够帮助人们更好地理解文本内容，掌握有价值的信息。多模态命名实体识别可以结合多种模态数据的信息，实现更加准确的实体识别任务，为知识图谱的构建提供更为丰富的实体类型。随着深度学习的迅速发展，基于神经网络的多模态命名实体识别模型提出借助图像对社交媒体文本中的命名实体进行识别成为近年来的研究热

2025-05-26 约9.37万字 62页立即下载

基于深度学习的命名实体识别.docx 基于深度学习的命名实体识别 基于深度学习的命名实体识别 一、深度学习技术概述深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在各个领域取得了显著的进展。它通过模拟人脑的神经网络结构，构建多层的计算模型，能够自动提取数据的高层特征。深度学习技术的核心在于其能够处理复杂的非线性关系，这使得它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域表现出色。本文将探讨深度学习技术在命名实体识别（NER）中的应用，分析其重要性、挑战以及实现途径。 1.1深度学习技术的核心特性深度学习技术的核心特性主要体现在以下几个方面：自动特征提取、多层次表示学习、以及强大的泛化能力。自动特征提取是指深度学习模型能够从原始数据中自动学习到

2024-12-13 约4.17千字 10页立即下载

一种基于数据增强与主动学习的小样本命名实体识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113361278 B (45)授权公告日 2022.02.15 (21)申请号 202110688053.7 G06N 3/04 (2006.01) (22)申请日 2

2023-06-20 约3.16万字 20页立即下载

基于词典与机器学习的基因命名实体识别机制研究的中期报告.docx 基于词典与机器学习的基因命名实体识别机制研究的中期报告摘要：基因命名实体识别是生物信息学中的一个重要研究方向，它可以帮助研究人员从大量的生物数据中自动提取基因信息，并进行进一步的分析。本文介绍了一种基于词典与机器学习相结合的基因命名实体识别机制，该机制可以在不同类型的文本数据中高效地识别基因实体，并取得了较高的准确率和召回率。本文还提出了一些改进措施，进一步提高了识别机制的性能。关键词：基因命名实体识别、词典、机器学习、准确率、召回率 1.介绍基因命名实体识别是生物信息学中的一个重要研究方向，它可以自动从文本数据中提取出基因名称、基因功能、基因通路等重要信息。这对于基因的研究、基因的分

2024-04-26 约1.41千字 3页立即下载

基于深度学习的中文医学命名实体识别方法研究.docx 基于深度学习的中文医学命名实体识别方法研究一、引言随着信息技术的飞速发展，医学领域的数据量呈现爆炸式增长。医学命名实体识别（MedicalNamedEntityRecognition，简称MNER）作为自然语言处理（NLP）的重要分支，对于医学信息抽取、病历分析、药物研发等领域具有重大意义。传统的命名实体识别方法在处理复杂多变的医学文本时往往效果不佳，而基于深度学习的MNER方法因能够从海量的医学数据中学习并发现知识而日益受到重视。本文将介绍一种基于深度学习的中文医学命名实体识别方法。二、背景及现状目前，中文医学命名实体识别领域面临着诸多挑战，如术语多样性、句子复杂性以及医疗信息隐私等

2025-03-04 约4.94千字 10页立即下载

基于统计机器学习的两阶段中文命名实体识别研究的中期报告.docx 基于统计机器学习的两阶段中文命名实体识别研究的中期报告摘要：中文命名实体识别是自然语言处理中的重要研究方向，可以广泛应用于信息抽取、机器翻译等任务中。本文通过对NLPCC2016的中文命名实体识别任务的研究，提出了一种基于统计机器学习的两阶段中文命名实体识别方法。该方法首先利用条件随机场模型提取候选实体，然后通过支持向量机模型进行实体类型分类。本文采用了多种特征工程方法，并使用了交叉验证法对模型进行了评估和调优。实验结果表明，本文提出的方法在NLPCC2016中文命名实体识别任务中取得了不错的效果。 1.研究背景 命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER）是自

2024-04-25 约1.21千字 3页立即下载

基于数据增强和语义学习的中文命名实体识别方法研究与实现.docx 基于数据增强和语义学习的中文命名实体识别方法研究与实现一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据时代的到来，命名实体识别（NER，NamedEntityRecognition）技术在自然语言处理（NLP）领域得到了广泛应用。对于中文文本而言，命名实体识别技术主要用于从海量文本数据中自动识别出具有特定含义的实体，如人名、地名、机构名等。然而，中文的复杂性和多变性使得命名实体识别的任务充满挑战。本文旨在探讨基于数据增强和语义学习的中文命名实体识别方法的研究与实现。二、研究背景与意义在过去的几十年里，命名实体识别一直是自然语言处理领域的重要研究课题。尤其是在大数据环境下，对海量的文本数据进行有效

2025-05-01 约4.7千字 9页立即下载

少样本命名实体识别与关系抽取方法研究.pdf 摘要 命名实体识别和关系抽取是信息抽取中的重要子任务，旨在从非结构化文本中获取结构化数据。由于大量应用场景缺乏标注数据，因此在该类场景下进行命名实体 识别和关系抽取成为了具有挑战性的任务。标注数据中的标签信息和外部知识库中的语义信息对少样本命名实体识别和关系抽取具有重要作用。因此，本文重点研究将内外部知识融入少样本命名实体识别和关系抽取模型的方法，主要工作及成果如下：（1）针对少样本命名实体识别任务中标签数据利用不充分的问题，本文提出了一种基于标签语义信息感知的少样本命名实体识别方法。该方法是一种基于原型网络的两阶段命名实体识别方法。在构建实体类型原型向量时，将对应实体类型所包含

2025-03-15 约6.93万字 49页立即下载

《面向小样本的半监督命名实体识别方法研究》.docx 《面向小样本的半监督命名实体识别方法研究》一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据时代下文本信息的处理显得尤为重要。命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）作为自然语言处理（NLP）中的一项关键技术，被广泛应用于信息抽取、问答系统、机器翻译等领域。然而，在面对小样本数据时，传统的监督学习方法往往由于数据稀疏性和不均衡性而面临挑战。因此，本文提出了一种面向小样本的半监督命名实体识别方法，旨在解决小样本数据下的命名实体识别问题。二、相关研究背景 命名实体识别是自然语言处理中的一项重要任务，其目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。目前，

2024-12-16 约8.89千字 18页立即下载

2025-03-12 约1.95万字 27页立即下载