一种结合字词序列的电力中文命名实体识别方法.pdf

一种医疗命名实体识别方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113343694 B (45)授权公告日 2023.04.07 (21)申请号 202110474668.X (51)Int.Cl .

2023-06-20 约1.98万字 20页立即下载

一种命名实体识别方法、装置、设备和机器可读介质.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 113343693 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 20201

2023-06-18 约2.81万字 22页立即下载

命名实体的识别方法及装置.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 113408283 A (43)申请公布日 2021.09.17 (21)申请号 20201

2023-06-20 约3.1万字 28页立即下载

中文领域知识图谱中命名实体识别方法的探索与革新.docx 中文领域知识图谱中命名实体识别方法的探索与革新一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化信息爆炸的时代，海量的文本数据不断涌现，如何从这些纷繁复杂的文本中高效、准确地提取有价值的信息，成为了众多领域亟待解决的关键问题。知识图谱作为一种揭示实体之间关系的语义网络，为实现这一目标提供了强大的技术支持，它能够将碎片化的知识结构化，以一种直观、易于理解的方式展现知识之间的关联，从而为各种智能应用奠定坚实的基础。在知识图谱的构建过程中，命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）无疑是最为关键的基础环节之一。命名实体识别旨在从非结构化的文本中精准地识别出具有特定意义的

2025-03-03 约3.81万字 30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

基于多级残差卷积与注意力机制的中文命名实体识别方法.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 112926323 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 202110102206.5 (22)申请日 2021.01.26 (71)申请人江南大学地址 21

2023-06-05 约1.41万字 12页立即下载

中文临床表型细粒度命名实体识别方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114564959 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210041524.X (22)申请日 2022.01.14 (71)申请人北京交通大学

2023-05-10 约1.55万字 12页立即下载

基于字符融合多粒度特征的中文命名实体识别方法研究.pdf 基于字符融合多粒度特征的中文命名实体识别方法 摘要 命名实体识别是自然语言处理中的一项基础而关键的任务，许多下游任务例如智能问答、信息检索、机器翻译等都依赖于命名实体识别任务的结果。中文命名实体识别是 命名实体识别的一个子任务，旨在识别中文非结构化文本序列中具有特定含义的实体。由于构成中文句子的字符之间没有显式的分隔符，且中文存在大量的多义词，中文命名 实体识别任务比英文更困难。 Transformer和BERT等新一代编码器的提出，推动了中文命名实体识别技术的快速发展。然而当前中文命名实体识别仍然存在难以使用跨句级别的上下文信息、词特征提取不充分、缺乏深度融合特征的能力等问题。本文主

2025-04-28 约10.16万字 68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

基于多粒度特征融合的中文命名实体识别方法研究.pdf 基于多粒度特征融合的中文命名实体识别方法研究摘要近年来自然语言处理技术飞速发展，人工智能与自然语言处理的进步正在不断颠覆着人们的生活方式，ChatGPT、文心一言的出现又掀起了自然语言处理技术一轮新的浪潮，其强大的语言理解能力和问答生成系统都离不开自然语言处理与信息抽取技术。命名实体识别又是其中最为关键的一环，命名实体识别的质量极大影响了问答系统、机器翻译、知识库构建等下游任务质量。因此，该任务备受学术界和工业界的关注，具有重要的研究意义和价值。随着人工智能和深度学习技术的发展，命名实体识别技术已经达到了相当高的水平，但中文命名实体识别起步较晚，仍面临诸多挑战，尤其是序列中词

2025-05-20 约10.32万字 68页立即下载

一种序列分割与实体分类级联的实体识别方法及装置.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 113343698 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110667757.6 (22)申请日 2021.06.16 (71)申请人广东电网有限责任公司

2023-06-17 约5.95千字 7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

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