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*本文系国家社会科学基金项目“古代中国医学文献的知识标注与知识挖掘研究”（项目编号：17BTQ060）研究成果和国家社会科学基金重大项目“中国古代典籍跨语言知识库构建及应用研究”（项目编号：21&ZD331）研究成果。
古代中国医学文献的命名实体识别研究——以Flat-lattice 增强的SikuBERT 预训练模型为例*谢靖，刘江峰，王东波摘要标注古代中医文献的命名实体能挖掘其蕴藏的中医学知识，推进中医现代化发展。
文章基于BERT-base 、RoBERTa 、SikuBERT 、SikuRoBERTa 预训练模型，以《黄帝内经·素问》为研究对象、Flat-lattice Transformer （FLAT ）结构为微调模型，构建中医文献中病证、病理、经络、穴位、五行等命名实体识别任务。
实验结果表明：直接使用古文繁体BERT 模型对古代中医文献进行领域命名实体识别，基于繁体《四库全书》的SikuBERT 、SikuRoBERTa 预训练模型效果优于BERT-base 、RoBERTa 模型；引入FLAT 结构作为微调模型后，SikuBERT 在有标点情况下表现最优，识别效果可提升4%左右，SikuRoBERTa 在无标点情况下表现最优，识别效果可提高2%~3%。
实验验证了FLAT 作为微调模型对BERT 模型在中医专业领域中古文献命名实体识别工作上的有效性。
该微调模型可以有效避免分词错误引起的实体识别传播错误，提高中医命名实体的识别效率。
关键词命名实体识别中医典籍素问SikuBERT FLAT引用本文格式谢靖，刘江峰，王东波.古代中国医学文献的命名实体识别研究——以Flat-lattice 增强的SikuBERT 预训练模型为例[J].图书馆论坛，2022，42（10）：51-60.Study on Named Entity Recognition of Traditional Chinese Medicine Classics ：Taking SikuBERT Pre-training Model Enhanced by the Flat-lattice Transformer for ExampleXIE Jing ，LIU Jiangfeng &WANG DongboAbstractNamed Entity Recognition （NER ）can help to further excavate the knowledge of Traditional ChineseMedicine （TCM ），and promote the modernization of TCM as well.With the traditional Chinese Siku Quanshu version of Huangdi Neijin ·Suwen as the corpus ，this paper tries to testify the performance of BERT-base ，RoBERTa ，SikuBERT ，SikuRoBERTa pre-training models in NER of TCM classics ，especially in the recognition of named entities related to disease syndrome ，pathology ，meridian ，acupoint ，etc.The result shows that ：When directly used to perform NER of TCM classics ，the pre-training models of SikuBERT and SikuRoBERTa are better than those of BERT-base and RoBERTa.When enhanced and modified by the Flat-lattice Transformer （FLAT ），SikuBERT Pre-training Model performs best under the premise of punctuation ，and its recognition efficiency can be improved by about 4%；while SikuRoBERTa Pre-training Model performs best under the premise of no punctuation ，and its recognition efficiency can be improved by 2%~3%.In short ，FLAT performs well in the enhancement and modification of BERT pre-training models in NER of TCM classics ，and it should be further used to improve the recognition efficiency of TCM classics.Keywords named entity recognition ；traditional Chinese medicine classics ；Suwen ；SikuBERT ；FLAT0引言古代中国医学文献所记录的中医知识是中华传统科学文化的重要分支，对中医文献进行深度加工和知识标注，有助于挖掘蕴含在其中的古代医学知识及中医哲学思想。
基于改进的序列标注算法的中文命名实体识别研究中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition, CNER）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域中的一项重要任务，旨在对中文文本中的命名实体（包括人名、地名、机构名等）进行识别与分类。
由于中文语言的复杂性和歧义性，CNER一直以来都是NLP领域的一个挑战。
为了提高命名实体识别的准确率和效率，许多研究者开始探索改进序列标注算法在CNER中的应用。
序列标注是一种基于统计机器学习的方法，通常使用条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）作为模型，对标注序列进行预测。
在CNER任务中，输入为一段中文文本，输出为文本中的所有命名实体及其对应的类别（如人名、地名等）。
为了将中文文本转化为机器可以理解的结构，一般需要进行分词（Word Segmentation）和词性标注（Part-of-Speech Tagging）等预处理工作。
当前CRF是最流行的序列标注算法，然而其在CNER中仍存在一些问题。
首先，CRF模型的训练需要大量的标注数据，而中文命名实体标注数据难以获取；其次，CRF模型对文本特征的提取能力有限，很难处理多样化的中文命名实体。
为了克服这些限制，一些研究者开始探索改进的序列标注方法。
一种方法是引入上下文向量（Context-Dependent Embeddings, CDE），通过学习特定的上下文表达，将CRF模型的特征表示能力提高。
同时，还可以利用迁移学习（Transfer Learning）技术，在其他语言上预训练好的模型（如BERT模型）中提取中文命名实体的特征表示。
另一种方法是基于深度学习（Deep Learning），利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和递归神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）等深度模型，将CRF模型的特征提取能力进一步增强。
基于机器学习的中文命名实体识别技术研究随着互联网的快速发展和普及，大量的数据被不断地产生和积累。
其中，文本数据占据了很大的比例，尤其是中文文本数据。
而命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）作为文本处理和信息提取的基础和重要环节，对于有效处理和利用这些数据具有重要的作用。
本文将介绍基于机器学习的中文命名实体识别技术，重点探讨其技术原理、应用场景及发展前景。
一、机器学习的中文命名实体识别技术机器学习是指计算机通过学习数据模式和建立模型，进行自主的判断和决策，以达到优化目标的一种方法。
而中文命名实体识别技术则是指对于中文文本数据中的人名、地名、组织机构名等命名实体进行自动识别和标注的技术。
基于机器学习的中文命名实体识别技术包括以下步骤：1.数据预处理：包括中文分词和词性标注等处理，将原始文本划分成词语和相应的标签，如人名、地名、组织机构名等。
2.特征提取：从处理后的文本数据中提取相关的特征，如词语的形态、句法、语义等特征，以辅助后续的模型训练和预测。
3.模型训练：使用已标注的训练数据集，建立机器学习模型，如条件随机场（CRF）、支持向量机（SVM）等，以实现对文本数据的自动分类和识别。
4.预测和评估：使用训练好的模型对新的未标注文本数据进行分类和标注，并进行评估，如准确率、召回率、F1值等指标。
二、中文命名实体识别的应用场景中文命名实体识别技术具有广泛的应用场景。
以下是其中比较典型的几个方面：1.信息检索和分类：在文本搜索和分类领域，中文命名实体识别技术可以帮助提升检索和分类的准确率，优化用户体验。
2.社交网络分析：在社交网络分析中，中文命名实体识别技术可以辅助识别用户的身份、兴趣和关系等信息，以实现更为精准的社交网络分析和推荐。
3.媒体新闻分析：在新闻报道媒体等领域，中文命名实体识别技术可以帮助识别新闻中的人物、地点、事件等实体，建立知识图谱和实现智能分析。
4.金融风控领域：在金融风控领域，中文命名实体识别技术可以帮助识别客户的身份、背景和交易数据等信息，提高金融风控的效率和准确性。
基于统计机器学习的两阶段中文命名实体识别研究的开题报告一、研究背景随着信息时代的到来，数据量的不断增加，如何从海量数据中提取有效信息成为了计算机自然语言处理领域的一个重要问题。
而命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理领域中最基础、最关键的任务之一，其作用在于对文本中具有特定意义的实体进行识别和分类，例如人名、地名、组织机构名等。
中文命名实体识别由于中文语言的特殊性和复杂性，其任务相对于英文命名实体识别更为困难。
因此，本研究旨在基于统计机器学习的方法，研究中文命名实体识别的两阶段方法，提高中文命名实体识别的准确性和效率。
二、研究内容本研究将采用基于统计机器学习的方法，研究中文命名实体识别的两阶段方法，具体内容如下：1. 分词和词性标注中文命名实体识别的第一步是对文本进行中文分词，将句子拆分成一系列基本的语义单元，以便后续对文本进行处理。
然后对分词结果进行词性标注，将不同类型的词汇进行分类，提高词汇的分类准确性和实体的准确性。
2. 特征提取和分类器构建在命名实体识别的第二阶段中，需要根据已标注好的数据集进行特征提取和分类器的构建。
在特征提取方面，将利用一些特征工程方法，如词性、词义、词长、位置等特征进行提取，然后利用一些机器学习算法，如CRF、SVM等方法进行分类器的构建。
3. 实验分析和结果评估为了验证模型的有效性，将利用公开数据集对模型进行实验，对实验结果进行分析和评估。
同时，对模型中存在的问题进行分析，并对改进方法进行探讨。
三、研究成果通过本次研究，我们将向学术界和工业界提供基于统计机器学习的中文命名实体识别技术，提高中文命名实体识别的准确性和效率，具有很好的应用前景和推广价值。
四、研究意义本研究将有助于中文命名实体识别的应用推广和开发，具有以下几方面的应用价值：1. 社交媒体挖掘。
中文命名实体识别可以应用于社交媒体的挖掘，如对微博、朋友圈等文本进行自动处理和分析。
命名实体识别技术研究进展综述一、本文概述随着信息技术的快速发展，自然语言处理（NLP）领域的研究日益深入，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为其中的一项关键技术，在信息抽取、机器翻译、问答系统、语义理解等多个领域具有广泛的应用价值。
本文旨在对命名实体识别技术的研究进展进行综述，以期为相关领域的研究者和实践者提供全面的技术概览和前沿动态。
本文首先介绍了命名实体识别的基本概念和重要性，阐述了NER 技术的核心任务和应用场景。
接着，回顾了NER技术的研究历程，包括早期的规则方法和基于词典的方法，以及近年来基于深度学习的NER技术的快速发展。
在此基础上，本文重点分析了当前主流的NER 技术，包括基于深度学习的监督学习方法、无监督学习方法、迁移学习方法和弱监督学习方法等，并对这些方法的优缺点进行了比较和评价。
本文还关注了NER技术在多语种、跨领域和少样本场景下的应用和挑战，探讨了相应的解决策略和发展趋势。
本文总结了NER技术的研究现状和未来发展方向，以期为推动NER技术的进一步发展提供参考和借鉴。
二、命名实体识别技术概述命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、日期、时间等。
这些实体在文本中扮演着重要的角色，对于理解文本的含义和上下文信息具有关键的作用。
NER技术广泛应用于信息抽取、机器翻译、问答系统、语义网、智能代理等领域，是自然语言处理中不可或缺的一部分。
NER技术的核心在于对文本进行语义理解和分析，通过算法和模型来识别和标注文本中的实体。
根据不同的应用场景和数据特点，NER 技术可以分为多种类型，如基于规则的方法、基于统计的方法、基于深度学习的方法等。
基于深度学习的NER技术近年来取得了显著的进展，成为当前研究的热点和趋势。
自然语言处理中的命名实体识别技术及实验分析随着互联网和大数据时代的到来，文本数据的规模和复杂度不断增加，使得从文本中抽取关键信息变得尤为重要。
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）技术作为自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的重要任务之一，旨在从文本中识别和分类出命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
本文将介绍命名实体识别的技术原理及其在实验分析中的应用。
一、命名实体识别的技术原理命名实体识别是将文本中的命名实体定位并标注出其所属类别的过程。
常见的命名实体包括人名、地名、组织机构名、日期、时间、货币单位等。
命名实体识别的技术原理主要包括以下几个步骤：1. 分词：将待处理的文本按照空格、标点符号等划分成独立的词语。
2. 特征提取：根据词语的语义、上下文关系等特征，提取能够表示命名实体的相关信息。
常见的特征包括词性标注、词向量表示、统计特征等。
3. 建立模型：利用机器学习算法或深度学习模型，对提取的特征进行训练，建立命名实体识别的模型。
4. 标注与分类：对待处理的文本进行标注，将命名实体进行分类。
常用的分类方法包括规则匹配、 CRF（条件随机场）等。
二、命名实体识别技术在实验分析中的应用命名实体识别技术在自然语言处理领域具有广泛的应用。
以下将介绍命名实体识别技术在实验分析中的几个典型应用场景：1. 信息抽取命名实体识别技术可以应用在信息抽取任务中。
通过识别文本中的命名实体，可以进一步抽取出实体间的关系和属性。
例如，在金融领域中，可以通过识别新闻文本中的公司名和股票代码，进一步分析股票市场的动态和趋势。
2. 情感分析命名实体识别技术可以帮助情感分析任务中的情感对象识别。
通过识别文本中的人名、地名等命名实体，可以更准确地确定文本中的情感对象，从而提高情感分析的准确性。
3. 问答系统命名实体识别技术在问答系统中具有重要作用。
中文命名实体识别的研究的开题报告一、选题背景随着信息技术的发展，大量的文本信息涌现出来，如何高效地处理和利用这些信息成为了一个非常重要的课题。
其中，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一个基础任务。
命名实体指具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
命名实体识别的目的是在文本中自动识别出这些命名实体，并将其分类，如将人名认定为人物类命名实体、地名认定为地点类命名实体等。
中文命名实体识别一直是自然语言处理领域研究的热点之一。
在中文文本中，由于不同汉字之间没有明显的边界，因此中文命名实体识别的难度较大。
同时，中文命名实体具有丰富的表述方式，如褒贬词语、时间点、数词等，也增加了命名实体识别的难度。
二、研究目的本文选取中文命名实体识别作为研究对象，探讨如何利用自然语言处理算法识别中文文本中的命名实体。
具体研究目的如下：1. 实现中文命名实体识别的自动化处理，提高文本处理的效率。
2. 探究中文命名实体的表达方式，分析常见的命名实体类型及其特征。
3. 比较不同的中文命名实体识别算法，评估其性能和适用场景。
三、研究内容中文命名实体识别主要包括以下内容：1. 中文分词：中文分词是中文文本处理的基础，将中文文本切分成词语序列，为后续的命名实体识别提供基础。
2. 特征提取：针对文本中可能存在的命名实体类型，选取相应的特征进行提取，如词性、字面值、上下文关系等。
3. 模型训练和测试：采用机器学习算法或深度学习算法，构建命名实体识别模型，通过大量的训练数据进行模型训练，并进行测试和评估。
4. 性能分析和优化：分析不同算法的性能并进行比较，针对性能低下的问题进行优化。
四、研究方法本文将采用以下研究方法：1. 文献调研：对现有的中文命名实体识别算法及其研究方法进行调研和总结，了解目前研究领域的最新进展。
2. 数据预处理：对预先选定的中文文本进行数据预处理，包括中文分词和特征提取等。
基于深度学习的中文命名实体识别研究的开题报告1.研究背景目前，由于互联网技术的不断发展和普及，文本信息的数量呈指数增长。
然而，大量的文本信息中包含着各种实体，例如人名、地名、组织机构等。
对这些实体进行自动识别并抽取出有用信息，不仅可以大大提高人们的信息检索效率，而且对于自然语言处理、知识图谱构建等领域也具有重要意义。
因此，中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition，CNER）成为了自然语言处理研究中的一个核心问题。
该问题的解决对于机器理解文本的能力有很大帮助。
随着深度学习技术的兴起，其在该领域中也取得了很多进展。
因此，本研究将重点基于深度学习技术对中文命名实体识别算法进行研究和探讨。
2.研究目的本研究旨在探究基于深度学习的中文命名实体识别算法，通过对中文文本中的命名实体进行自动识别提取出有用信息，提高文本信息检索的效率和精度。
3.研究内容（1）中文命名实体识别的基本概念和算法；（2）深度学习技术在中文命名实体识别中的应用现状和发展趋势；（3）基于深度学习的中文命名实体识别算法的研究和探讨，包括基于循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）的模型和基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的模型；（4）基于公开数据集的实验和分析，对比不同模型在中文命名实体识别任务上的效果；（5）对研究结果进行总结和分析，提出未来研究的方向和深度学习在自然语言处理领域的应用前景。
4.研究方法本研究将主要采用如下方法：（1）数据预处理：收集、清洗并进行标注的数据集；（2）模型设计：基于深度学习方法，设计一些常用模型，如RNN、CNN等等；（3）模型训练：通过已经标注好的数据集进行训练，并结合优化方法进行模型的快速迭代；（4）模型评估：通过公开数据集进行模型的效果评估，比较不同模型在中文命名实体识别任务中的表现；（5）结果分析：分析研究结果，发掘深度学习在中文命名实体识别中的应用前景。
基于深度学习的中文命名实体识别算法优化近年来随着深度学习技术的快速发展，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）技术也得到了迅猛的发展。
命名实体识别是自然语言处理中的一个重要研究方向，旨在从一段文本中自动识别出命名实体，并将其分类为人名、地名、组织机构名等等。
中文命名实体识别（Chinese Named Entity Recognition, CNER）由于中文语言的复杂性，比英文命名实体识别更为困难。
因此，如何针对中文场景进行命名实体识别，成为了研究者们的一大挑战。
基于深度学习的中文命名实体识别算法在近几年中进行了许多的优化和改进。
接下来，我们将从模型结构、特征工程以及数据集三个方面谈一谈如何进一步优化中文命名实体识别算法。
一、模型结构优化1. BiLSTM-CRF模型BiLSTM-CRF 模型是当前 CNER 最为常用的模型之一，该模型能够较好地克服特征缺乏和复杂度高的问题，并在中文命名实体识别中具有很好的性能表现。
BiLSTM-CRF 模型主要由两部分组成，一个是 BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory Networks），另一个是 CRF（Conditional Random Field）层。
其中，BiLSTM 负责学习文本序列中的上下文信息，而 CRF 层则通过约束整个序列的标注来提升标注的准确性。
2. BERT模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种现代的预训练语言模型，它基于 Transformer 模型，使用了双向上下文编码器，并通过多任务学习任务来预先训练模型。
BERT 模型能够捕捉更长的文本依赖性和更复杂的关系，因此在命名实体识别任务中表现良好。
3. ERNIE模型ERNIE（Enhanced Representation through Knowledge Integration）模型是一种基于 BERT 的预训练语言模型，它在 BERT 模型的强大预训练基础上引入了中文知识图谱知识，以更好的利用丰富的中文语义知识，从而提高了模型的整体性能。
特定语料库中命名实体识别与关系抽取的算法研究命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）和关系抽取（Relation Extraction）是自然语言处理中重要的任务之一。
本文将围绕特定语料库中的命名实体识别和关系抽取算法展开研究。
一、命名实体识别命名实体识别旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
这对于许多实际应用，如信息抽取、问答系统和机器翻译等，至关重要。
针对特定语料库中的命名实体识别，我们可以采用以下算法进行研究：1. 基于规则的方法：这种方法通过事先定义一系列的规则来抽取命名实体。
例如，我们可以通过定义姓名的首字母大写和姓氏的大写字母来提取人名。
这种方法简单易行，但需要人工设计规则，并且难以覆盖所有情况。
2. 基于统计的方法：统计机器学习方法已被广泛应用于命名实体识别任务。
其中，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是常用的模型。
这些模型可以通过标注好的数据进行训练，并通过学习获得命名实体的特征。
然后，可以使用这些特征来识别新的命名实体。
3. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在自然语言处理中取得了显著的成果。
通过神经网络模型，我们可以将文本序列作为输入，学习到更复杂的语言特征。
例如，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）可以通过学习上下文信息，提高命名实体识别的准确性。
二、关系抽取关系抽取是指从文本中识别出两个或多个实体之间的语义关系。
关系抽取在自然语言处理中也具有重要的应用价值，例如知识图谱构建和信息检索等。
在特定语料库中进行关系抽取的算法研究可以考虑以下方法：1. 基于基准模型的方法：基准模型是一种简单的方法，将文本切割成句子，并使用句子级别的特征进行关系判断。
