基于多方向梯度特征提取的命名实体识别方法研究.docx
基于多方向梯度特征提取的命名实体识别方法研究
目录
内容概览................................................3
1.1研究背景...............................................3
1.1.1命名实体识别在自然语言处理中的应用...................4
1.1.2多方向梯度特征提取在命名实体识别中的应用价值.........5
1.2国内外研究现状.........................................6
1.2.1命名实体识别技术发展综述.............................7
1.2.2多方向梯度特征提取技术研究进展.......................8
1.3研究目的与意义.........................................9
1.3.1提高命名实体识别的准确性和效率......................10
1.3.2推动自然语言处理技术的进步..........................11
相关理论与方法.........................................12
2.1命名实体识别基本概念..................................13
2.1.1命名实体的定义与分类................................14
2.1.2命名实体识别的挑战与任务............................15
2.2多方向梯度特征提取方法................................17
2.2.1梯度特征的基本原理..................................18
2.2.2多方向梯度特征提取的具体实现........................19
2.3支持向量机在命名实体识别中的应用......................20
2.3.1SVM算法介绍.........................................22
2.3.2SVM在命名实体识别中的优势...........................23
系统设计与实现.........................................25
3.1系统架构设计..........................................27
3.1.1系统整体框架........................................28
3.1.2各模块功能与接口设计................................29
3.2数据预处理............................................30
3.2.1语料库的选择与清洗..................................31
3.2.2样本标注与标注一致性检查............................33
3.3特征提取与模型训练....................................34
3.3.1特征向量的构造......................................35
3.3.2基于多方向梯度特征的SVM模型训练.....................36
实验与分析.............................................37
4.1实验数据集............................................38
4.1.1数据集的选择与划分..................................40
4.1.2数据集的特性与统计..................................41
4.2实验方法..............................................42
4.2.1实验设计与评价指标..................................43
4.2.2实验参数调优........................................44
4.3实验结果与分析........................................45
4.3.1实验结果展示...............