跨领域命名实体识别技术研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

命名实体识别(namedentityrecognition,ner)是自然语言处理(nlp)中的一项基础性任务，旨在识别文本中具有特定含义的实体，例如人名、地名、机构名等。

而跨领域命名实体识别则致力于将ner模型从资源丰富的源领域迁移到资源相对匮乏的目标领域，以解决目标领域缺乏标注数据的问题，具有重要的理论价值和广泛的应用前景。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，跨领域命名实体识别技术取得了显著进展，各种方法和技术层出不穷。

1. 国内研究现状

国内学者在跨领域ner方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对跨领域命名实体识别任务，研究基于xxxx的跨领域命名实体识别模型，并实现一个跨领域命名实体识别系统。

主要研究内容包括：
1.研究跨领域命名实体识别任务的特点和挑战。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并按照以下步骤进行：
1.调研国内外相关文献，分析跨领域命名实体识别任务的特点和挑战，以及现有方法的优缺点。

2.基于xxxx，设计一种新的跨领域命名实体识别模型，并研究相应的领域自适应策略。

3.构建实验数据集，并对所提出的模型进行实验评估，分析其性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于xxxx的跨领域命名实体识别模型，该模型能够有效地解决跨领域命名实体识别任务中领域差异性问题。

2.设计有效的领域自适应策略，以减轻源领域和目标领域之间的差异性，提高模型在目标领域的泛化能力。

3.构建完善的跨领域命名实体识别系统，并进行实验评估，验证所提出方法的有效性和先进性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张梅,孔芳,徐龙.迁移学习在自然语言处理中的应用[j].计算机工程与应用,2020,56(15):13-22.

[2] 刘康,张慧,李艳,等.命名实体识别研究进展[j].计算机工程与应用,2021,57(10):1-16.

[3] 冯冲,李晓黎,李寿山,等.融合多特征的中文电子病历命名实体识别[j].软件学报,2018,29(12):3651-3665.