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基于深度神经网络的中文命名实体识别.pdf 本文主要讲解了基于深度神经网络的中文命名实体识别技术。中文命名实体识别是自然语言处理领域的一个重要任务，目的是识别文本中的命名实体，如人名、地名、机构名等。然而，中文命名实体识别存在一些特殊挑战，如中文词语缺乏明确的边界和大小写特征，单字在不同词语下的意思也不尽相同。 为了解决这些挑战，作者提出了基于深度神经网络的中文命名实体识别方法。该方法利用词向量的特点，提出了一种字符-词联合编码方法，将字符特征和词特征统一地结合起来。这种方法弥补了词特征分词错误蔓延和字典稀疏的不足，也改善了字符特征因固定窗口大小 导致的上下文缺失。 在实验中，该方法在1998年的《人民日报》语料库上的实验结果表明，该方法达到了良好的效果，在地名、人名、机构名识别任务上分别提高了1.6、8、3。加入词性特征的字符-词联合方法的F1值可以达到96.8、94.6、88.6。 本文还对深度学习、神经网络、机器学习和词性等技术进行了详细的介绍和分析，为读者提供了一个深入的中文命名实体识别技术的了解。 知识点： 1. 中文命名实体识别的挑战：中文词语缺乏明确的边界和大小写特征，单字在不同词语下的意思也不尽相同。 2. 基于深度神经网络的中文命名实体识别方法：利用词向量的特点，提出了一种字符-词联合编码方法，将字符特征和词特征统一地结合起来。 3. 字符-词联合编码方法：弥补了词特征分词错误蔓延和字典稀疏的不足，也改善了字符特征因固定窗口大小 导致的上下文缺失。 4. 实验结果：该方法在1998年的《人民日报》语料库上的实验结果表明，该方法达到了良好的效果，在地名、人名、机构名识别任务上分别提高了1.6、8、3。 5. 深度学习和神经网络技术：深度学习是一个机器学习的分支，利用神经网络来解决复杂的问题。 6. 机器学习技术：机器学习是一个人工智能领域，利用算法和数学模型来enable机器学习和预测。 7. 词性技术：词性是自然语言处理领域的一个重要概念，指的是词语的语法和语义特征。 8. 中文命名实体识别的应用：中文命名实体识别技术有广泛的应用前景，如信息检索、文本分类、机器翻译等。