基于深度学习的中文命名实体识别研究

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基于深度学习的中文命名实体识别研究

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基于深度学习的中文命名实体识别研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-17页
· 课题背景及研究意义	第9-10页
· 研究概况	第10-12页
· 国外命名实体识别研究现状	第11页
· 中文命名实体识别难点	第11-12页
· 国内命名实体识别研究现状	第12页
· 深度学习应用简介	第12-14页
· 深度学习相关领域进展概述	第13页
· 深度学习在NLP领域的应用	第13-14页
· 研究内容与文章结构	第14-17页
第2章命名实体识别方法综述	第17-27页
· 常用识别方法介绍	第17-22页
· 隐马尔可夫模型	第18-20页
· 条件随机场	第20-22页
· 瓶颈与困难分析	第22-25页
· 统计模型的缺陷分析	第22-23页
· 实际应用中的瓶颈讨论	第23-24页
· 改进方法和思路	第24-25页
· 本章小结	第25-27页
第3章基于深层神经网络的命名实体识别研究	第27-41页
· 人工神经网络	第27-32页
· 神经网络理论基础	第27-30页
· 反向传播算法描述	第30-32页
· DNN模型架构设计	第32-35页
· 堆叠式自编码神经网络结构	第32-34页
· 输入输出的映射方法	第34-35页
· 模型计算方法介绍	第35-37页
· 前向传播过程	第35-36页
· 逐层训练与微调	第36-37页
· 模型调参与技巧	第37-40页
· 激活函数的选择与初始化方法	第37-38页
· 神经元节点的稀疏性限制	第38-40页
· 本章小结	第40-41页
第4章实验与结果分析	第41-47页
· 实验语料与标注集介绍	第41页
· 测试方法与评测指标	第41-42页
· 不同参数下测试结果分析	第42-44页
· 不同模型的性能对比	第44-46页
· 本章小结	第46-47页
第5章基于深层神经网络的中文NER系统实现	第47-57页
· 系统整体框架	第47-48页
· 标注流程	第48-51页
· 有监督学习过程	第49-50页
· 实体识别过程	第50-51页
· 增量学习方法	第51-53页
· 系统性能优化	第53-55页
· 非线性函数的近似计算	第53-54页
· 变速随机梯度下降方法	第54-55页
· 系统整体评价	第55-56页
· 本章小结	第56-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-63页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文	第63-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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