基于深度学习的中文微博文本命名实体识别研究

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基于深度学习的中文微博文本命名实体识别研究

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基于深度学习的中文微博文本命名实体识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-13页
第1章绪论	第13-22页
1.1 研究背景	第13-15页
1.2 命名实体识别的发展和研究现状	第15-16页
1.2.1 命名实体识别的发展	第15-16页
1.3 国外命名实体识别的研究现状	第16-18页
1.3.1 国内命名实体识别研究现状	第17-18页
1.4 中文命名实体识别难点	第18-20页
1.4.1 中文微博命名实体识别的难点	第19-20页
1.5 研究的重点及目标	第20-21页
1.6 组织结构	第21-22页
第2章命名实体识别方法综述	第22-37页
2.1 中文命名实体的具体工作介绍	第22-23页
2.2 常用识别方法介绍	第23-26页
2.2.1 隐马尔可夫模型	第23-24页
2.2.2 条件随机场	第24-26页
2.3 瓶颈以及困难	第26-28页
2.3.1 统计模型的瓶颈以及困难分析	第27页
2.3.2 改进的方法和思路	第27-28页
2.4 深度学习概述	第28-36页
2.4.1 神经网络综述	第28-33页
2.4.2 卷积神经网络	第33-36页
2.5 本章小结	第36-37页
第3章基于CCWN的命名实体识别	第37-51页
3.1 卷积神经网络在文本方面的应用	第37-38页
3.2 基于卷积上下文窗口的命名实体识别模型构建	第38-42页
3.3 基于卷积神经网络面向微博文本的命名实体识别	第42-44页
3.3.1 微博文本规范化处理	第42-44页
3.3.2 中文的分词	第44页
3.3.3 词向量的训练	第44页
3.4 实验结果与分析	第44-50页
3.4.1 评价指标	第45页
3.4.2 实验结果分析	第45-46页
3.4.3 模型参数分析	第46-50页
3.4.4 实验误差分析	第50页
3.5 本章小结	第50-51页
第4章基于GRU-CNNS的命名实体识别	第51-62页
4.1 递归神经网络概述	第51-55页
4.1.1 递归神经网络	第51-53页
4.1.2 长短时序网络	第53-54页
4.1.3 GRU网络	第54-55页
4.2 基于GRU-CNN的命名实体识别模型构建	第55-57页
4.3 实验结果与分析	第57-61页
4.3.1 评价指标	第58页
4.3.2 实验结果分析	第58-60页
4.3.3 模型参数分析	第60-61页
4.4 本章小结	第61-62页
结论	第62-64页
参考文献	第64-69页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文	第69-70页
致谢	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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