声明
第一章绪论
1.2命名实体识别的国内外研究历史与现状
1.3论文的研究工作
1.4论文的组织结构
第二章命名实体识别相关技术理论
2.1.1 循环神经网络
2.1.2 卷积神经网络
2.2条件随机场模型
2.3词向量
2.3.1 One-hot 表示
2.3.2 Word2vec模型
2.3.3 ELMo 动态词向量
2.4注意力机制
2.5本章小结
第三章 结合ELMo词向量的中文新闻文本命名实体识别
3.2结合ELMo词向量的命名实体识别模型构建
3.2.1 BiLSTM-CRF神经网络模型
3.2.2 ELMo 语言模型
3.2.3 ELMo-BiLSTM-CRF模型整体架构
3.3ELMo-BiLSTM-CRF 模型的实验与分析
3.3.1 标签格式
3.3.2 评价指标
3.3.3 数据预处理
3.3.4 参数设置
3.3.5 结果与分析
3.3.6 消融研究
3.4本章小结
第四章 多层特征融合的中文新闻文本命名实体识别
4.1多层次特征
4.2注意力机制
4.3基于注意力的多层次特征融合命名实体识别模型
4.3.1 嵌入层
4.3.2 多层特征选择
4.3.3 多层特征融合
4.4MFF-Att 模型的实验与分析
4.4.1 实验准备
4.4.2 实验结果与分析
4.4.3 消融研究
4.4.4 参数敏感性分析
4.5本章小结
第五章总结与展望
5.2展望
参考文献
附录 攻读硕士学位期间申请的专利
致谢
南京邮电大学;
