基于双向循环神经网络与CRF模型下的NER研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

命名实体识别(namedentityrecognition,ner)作为自然语言处理领域的一项基础性任务，旨在识别文本中具有特定意义的实体，例如人名、地名、机构名等。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的ner方法取得了显著进展，其中双向循环神经网络(bidirectionalrecurrentneuralnetwork,birnn)和条件随机场(conditionalrandomfield,crf)模型的结合成为了一种主流方法。

本选题的研究意义在于深入探讨birnn-crf模型在ner任务中的应用，并通过实验验证其有效性。

2. 本选题国内外研究状况综述

命名实体识别一直是自然语言处理领域的研究热点，近年来，深度学习技术的发展为ner带来了新的机遇。

国内外学者在基于深度学习的ner方面进行了大量的研究工作，并取得了一系列的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将重点研究基于双向循环神经网络(birnn)和条件随机场(crf)模型的命名实体识别方法，并结合实际应用场景进行优化和改进。

1. 主要内容

1.命名实体识别概述:介绍ner的概念、任务类型、应用领域、研究现状等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法，首先对birnn-crf模型进行深入的理论研究，包括模型的结构、原理、优缺点等；然后，根据研究目标和内容，设计实验方案，包括数据集选择、特征工程、模型训练、性能评估等；最后，通过实验结果分析模型的性能，并得出相应的结论。

具体步骤如下：
1.调研阶段:阅读相关文献，了解命名实体识别的研究现状、birnn-crf模型的原理和应用、以及常用的数据集和评价指标等。

2.数据准备阶段:选择合适的中文ner数据集，并进行数据预处理，例如分词、词性标注、实体标注等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对中文ner任务的特点，对birnn-crf模型进行改进和优化，提升模型在中文ner任务上的性能。

例如，可以考虑结合中文分词、词性标注等信息来提高模型的性能。

2.探索不同特征表示方法对birnn-crf模型ner性能的影响，并提出一种有效的特征组合方案。

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] 张春霞,王厚峰,李爱军.融合词性和依存句法特征的双向lstm-crf实体识别[j].计算机应用,2017,37(09):2563-2567 2572.

[2] 赵天星,刘铭,李凯,李晓.基于字符嵌入和双向lstm-crf的中文命名实体识别[j].计算机工程与应用,2018,54(01):139-144.

[3] 马俊,李艳翠,王素格.基于双向lstm-crf的维吾尔文命名实体识别[j].中文信息学报,2018,32(04):64-71 78.