1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述1 引言命名实体识别(named entity recognition,ner)技术可用于识别文本中的特定实体信息,如人名、地名、机构名等,在信息抽取、信息检索、智能问答、机器翻译等方面都有广泛应用,是自然语言处理的基础方法之一。
一般将命名实体识别任务形式化为序列标注任务,通过预测每个字或者词的标签,联合预测实体边界和实体类型。
随着神经网络的迅速发展,不依赖人工特征的端到端方案逐渐占据主流。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一、课题研究解决的问题本课题拟研究实体关系抽取在bert下的应用。
实体抽取或者说命名实体识别（ner）在信息抽取中扮演着重要角色，主要抽取的是文本中的原子信息元素，如人名、组织/机构名、地理位置、事件/日期、字符值、金额值等。
实体抽取任务有两个关键词：find classify，找到命名实体，并进行分类。
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