面向信息抽取的中文命名實(shí)體識(shí)別研究的中期報(bào)告

面向信息抽取的中文命名實(shí)體識(shí)別研究的中期報(bào)告1.研究背景和意義命名實(shí)體識(shí)別（namedentityrecognition，簡(jiǎn)稱NER）是信息抽?。╥nformationextraction）的重要基礎(chǔ)任務(wù)。在許多自然語(yǔ)言處理（naturallanguageprocessing，簡(jiǎn)稱NLP）應(yīng)用中，如文本分類、信息檢索、問(wèn)答系統(tǒng)等，都需要對(duì)文本中的命名實(shí)體進(jìn)行識(shí)別和解析。而中文命名實(shí)體識(shí)別作為一個(gè)常見(jiàn)的NLP任務(wù)，它在跨領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用中有著很大的潛在價(jià)值。目前，中文命名實(shí)體識(shí)別已經(jīng)有了許多的研究成果，比如基于規(guī)則、統(tǒng)計(jì)方法、深度學(xué)習(xí)等的方法，但這些方法仍然存在一些問(wèn)題，例如：抽取效果不夠理想、需要手工構(gòu)造特征以及處理上下文信息等方面存在著欠缺。因此，本研究旨在探索基于深度學(xué)習(xí)的中文命名實(shí)體識(shí)別方法，旨在提高中文命名實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確度和效率。2.研究目標(biāo)和內(nèi)容本研究的主要目標(biāo)是探索基于深度學(xué)習(xí)的中文命名實(shí)體識(shí)別方法，提出一種較優(yōu)的模型，并將其應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)，以驗(yàn)證其在實(shí)際情況下的效果。研究?jī)?nèi)容包括：（1）算法研究。探索基于深度學(xué)習(xí)的中文命名實(shí)體識(shí)別算法，比較不同方法的效果和性能。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、詞性標(biāo)注、句法分析等。（3）特征提取。在進(jìn)行模型訓(xùn)練前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，挖掘有用的特征信息。（4）模型設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的中文命名實(shí)體識(shí)別模型。（5）實(shí)驗(yàn)和分析。針對(duì)已有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和討論。3.研究方法和技術(shù)路線本研究將采用以下方法和技術(shù)路線：（1）算法研究。對(duì)深度學(xué)習(xí)中的常見(jiàn)算法，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrentneuralnetwork，簡(jiǎn)稱RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutionalneuralnetwork，簡(jiǎn)稱CNN）進(jìn)行研究，并比較不同算法的效果和性能。（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理。采用中文分詞工具、詞性標(biāo)注工具和句法分析工具，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。（3）特征提取。根據(jù)文本特征，采用詞袋模型和TF-IDF等方法進(jìn)行特征提取，并選取一部分有用的特征進(jìn)行訓(xùn)練。（4）模型設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的中文命名實(shí)體識(shí)別模型，采用RNN和CNN等模型，并結(jié)合上述特征進(jìn)行訓(xùn)練。（5）實(shí)驗(yàn)和分析。根據(jù)已有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和討論，包括評(píng)估模型的準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)。4.研究計(jì)劃和進(jìn)度安排本研究計(jì)劃采用以下進(jìn)度安排：（1）2019年12月至2020年1月：調(diào)研中文命名實(shí)體識(shí)別的研究現(xiàn)狀，并確立研究目標(biāo)和內(nèi)容。（2）2020年1月至3月：初步實(shí)現(xiàn)中文命名實(shí)體識(shí)別模型，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和分析。（3）2020年4月至6月：改進(jìn)中文命名實(shí)體識(shí)別模型，提高其效果和性能，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和分析。（4）2020年7月至9月：編寫研究報(bào)告，并進(jìn)行論文寫作和論證。（5）2020年10月至11月：整理數(shù)據(jù)和代碼，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的演示和展示。5.預(yù)期目標(biāo)和成果預(yù)期目標(biāo)：（1）設(shè)計(jì)出一種基于深度學(xué)習(xí)的中文命名實(shí)體識(shí)別模型，具有較高的準(zhǔn)確率和效率。（2）針對(duì)實(shí)際場(chǎng)景中的命名實(shí)體識(shí)別問(wèn)題，提出更加可行的解決方案。（3）在該任務(wù)中取得一定的研究成果，并發(fā)表相關(guān)論文。預(yù)期成果：（1）一篇發(fā)表在國(guó)際著名學(xué)術(shù)期刊或會(huì)議上的論文。（2）一個(gè)