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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,
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。
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