《面向小样本的半监督命名实体识别方法研究》.docx
文本预览下载声明
《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，
显示全部