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命名实体识别在中药名词和方剂名词识别中的比较研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号说明第9-10页
文献综述第10-34页
    1 中文分词第10-20页
        1.1 完全基于词典的方法第12-15页
        1.2 完全基于统计的分词方法第15-16页
        1.3 基于规则的分词方法第16页
        1.4 混合分词方法第16-17页
        1.5 基于机器学习的中文分词第17-20页
    2 中文分词和命名实体识别第20-29页
        2.1 序列分类模型第21-28页
        2.2 神经网络模型第28-29页
    3 中医药领域中的应用第29-30页
    4 参考文献第30-34页
前言第34-38页
    1 研究背景第34页
    2 研究目的第34页
    3 研究意义第34页
    4 研究内容及方法第34-36页
    5 技术路线第36-38页
1 分词工具第38-50页
    1.1 比较分词工具的功能第38-40页
    1.2 中药名词和方剂名词词典第40-43页
    1.3 比较识别中药名词和方剂名词第43-45页
    1.4 自定义词典的格式第45-46页
    1.5 自定义词典的作用第46-48页
    1.6 添加自定义词典第48-50页
2 神经网络模型第50-78页
    2.1 准备语料库第50-53页
    2.2 语料预处理第53-55页
    2.3 训练神经网络模型第55-62页
    2.4 收集语料素材第62-64页
    2.5 格式化语料素材第64-68页
    2.6 建立语料库第68-69页
    2.7 迁移字嵌入模型第69-72页
    2.8 正、负样本比例第72-75页
    2.9 语料数量第75-78页
    2.10 BLSTM神经网络模型和BLSTM-CRF神经网络模型第78页
3 比较分词工具和神经网络模型第78-82页
结语第82-84页
    1 结论第82页
    2 研究贡献第82页
    3 研究不足和展望第82-84页
参考文献第84-86页
致谢第86-88页
在学期间主要研究成果第88页

 
 
论文编号BS4126191,这篇论文共88
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