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基于分解式模糊跨度的小样本命名实体识别

目录

1.内容简述................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究意义.............................................3

1.3文献综述.............................................5

1.4研究内容与方法概述...................................6

2.相关知识回顾............................................7

2.1模糊逻辑与模糊跨度...................................9

2.2小样本学习..........................................10

2.3命名实体识别........................................10

2.4基于分词的NER方法...................................12

2.5模糊逻辑在小样本NER中的应用.........................14

3.基于分解式模糊跨度的小样本命名实体识别方法.............15

3.1问题定义............................................16

3.2分解式模糊跨度理论..................................17

3.3小样本学习策略......................................18

3.4命名实体识别算法设计................................19

4.实验设计与数据集.......................................21

4.1实验目的与要求......................................21

4.2数据集介绍..........................................22

4.3实验环境与设置......................................23

4.4评测指标与方法......................................23

5.实验结果与分析.........................................25

5.1实验结果............................................26

5.2结果分析............................................27

5.3与其他方法的比较....................................28

6.应用与案例研究.........................................30

6.1应用场景描述........................................30

6.2案例分析............................................32

6.3应用效果评估........................................33

7.结论与展望.............................................34

7.1研究结论............................................35

7.2存在的问题与不足....................................36

7.3研究展望............................................37

1.内容简述

该文档旨在探讨一种新的命名实体识别（NER）方法，该方法专门设计用来处理小样本数据集上的NER任务。本文将概述命名实体识别的基本概念，包括实体类别（如人名、地名、组织名等）以及在各个领域中识别这些实体的关键应用。将介绍基础的模糊逻辑方法和跨度集论，为理解分解式模糊跨度方法奠定基础。

将详细描述所提出的基于分解式模糊跨度的小样本NER方法，包括其算法框架、