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．．．．．．．．．．．．．．．