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

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

一种基于平格增强线性转换器的命名实体识别方法和系统.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 112989834 B (45)授权公告日 2021.08.20 (21)申请号 202110408126.2 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2

2023-06-07 约2.4万字 18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

一种基于多元特征和机器学习的命名实体识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112989830 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110251787.9 G06N 3/08 (2006.01)

2023-06-09 约2.4万字 15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

一种基于主动学习的步态识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112818755 B (45)授权公告日 2022.05.06 (21)申请号 202110041665.7 (56)对比文件

2023-06-03 约1.51万字 12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

基于多任务学习的生物医学触发词检测和命名实体识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113360667 B (45)授权公告日 2022.07.26 (21)申请号 202110617440.1 CN 104965819 A,2015.10.07 (22)申请日

2023-06-21 约1.98万字 12页立即下载

一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法.pptx 一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法;;引言;;国内研究者已经提出了一些基于深度学习的网络安全命名实体识别方法，但在部件CNN方面的应用相对较少。;研究内容：本文提出了一种基于部件CNN的网络安全命名实体识别方法，通过构建深度卷积神经网络模型，实现对网络安全文本中命名实体的准确识别。;网络安全命名实体识别概述;;;传统的NER方法主要基于规则、词典和统计模型，对于网络安全领域的命名实体识别效果有限。;基于部件CNN的网络安全命名实体识别模型;输出层;设计原理;;采用BIO或BIOES等标注体系对文本中的命名实体进行标注，将实体识别问题转化为序列标注问题。;实验设置与结果分析;;;评价模

2024-06-18 约小于1千字 30页立即下载

一种基于对抗训练的审计领域命名实体识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462409 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210109168.0 (22)申请日 2022.01.28 (71)申请人南京审计大学地址 210000

2023-05-05 约2.3万字 18页立即下载

一种基于改进随机平均梯度下降的医学命名实体识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112966516 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110435549.3 (22)申请日 2021.04.22 (71)申请人浙大城市学院地址

2023-06-08 约1.57万字 14页立即下载

一种基于词向量融合的医疗电子病历命名实体识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116306640 A (43)申请公布日 2023.06.23 (21)申请号 202211105808.7 G16H 10/60 (2018.01) (22)申请日 2022.09.

2023-06-24 约6.53千字 6页立即下载

一种基于规则和改进预训练模型的命名实体识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112818694 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110229580.1 (22)申请日 2021.03.02 (71)申请人浙江

2023-06-02 约2万字 15页立即下载

一种基于句法指导的文本命名实体信息识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112989796 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110259151.9 (22)申请日 2021.03.10 (71)申请人北京大学地址 10

2023-06-09 约2.03万字 15页立即下载