跨领域命名实体识别技术研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

命名实体识别(namedentityrecognition，ner)是自然语言处理领域中的一项基础性任务，旨在识别文本中具有特定意义的实体，例如人名、地名、机构名等。

传统ner方法通常在特定领域内表现良好，但由于不同领域的数据分布和实体类别差异较大，导致模型在跨领域应用时性能下降明显。

因此，跨领域命名实体识别技术研究具有重要的理论意义和现实应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，跨领域命名实体识别受到学术界和工业界的广泛关注，相关研究取得了显著进展。

现有的跨领域命名实体识别方法主要可以分为以下几类：

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在综合分析现有研究成果的基础上，重点研究基于迁移学习和对抗训练的跨领域命名实体识别方法，并结合实际应用场景进行模型优化和系统实现。

1. 主要内容

1.跨领域命名实体识别技术概述：介绍命名实体识别的基本概念、任务定义、发展历程等，并分析跨领域命名实体识别的挑战和研究意义。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和系统实现相结合的研究方法。

首先，通过文献调研和综述分析，深入了解跨领域命名实体识别的相关理论、方法和技术，并分析现有方法的优缺点和适用场景。

其次，基于迁移学习和对抗训练的思想，设计一种新的跨领域命名实体识别模型，并通过实验验证其有效性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于迁移学习和对抗训练的跨领域命名实体识别模型:该模型结合了迁移学习和对抗训练的优势，能够有效学习领域无关的特征表示，并减轻领域差异带来的负面影响，提升模型在目标领域的识别性能。

2.设计一种新的跨领域迁移学习策略:针对命名实体识别任务的特点，设计一种新的跨领域迁移学习策略，能够更好地利用源域数据中的知识，提升模型在目标领域的泛化能力。

3.结合实际应用场景进行模型优化:根据不同的应用场景，对模型进行针对性的优化，提升模型的实用性和鲁棒性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 冯冲,孙茂松,陈玉博,等.基于跨领域bert的中文电子病历命名实体识别[j].计算机应用,2020,40(09):2678-2684.

2. 李晓,刘龙飞,王东波,等.融合多特征的医疗命名实体识别方法[j].计算机工程,2021,47(08):22-28.

3. 周志华.机器学习[m].北京:清华大学出版社,2016.