硕士论文chatgpt：基于神经网络的中文命名实体辨认研究

在现今大数据时期，命名实体辨认（Named entity recognition，简称NER）是信息抽取领域中的一项重要任务。因此，针对中文命名实体辨认的研究一直备受关注。本文将介绍一项基于神经网络的中文命名实体辨认研究，使用了名为chatgpt的预训练语言模型进行实验。

一、 研究背景

命名实体辨认在自然语言处理中扮演着非常重要的角色。它能够自动对文本中的实体进行辨认，比如人名、地名、组织机构名等等，从而更好地理解文本，提高信息处理效力。同时，在实际利用中，命名实体辨认也为一些任务提供了重要的支持。比如，对基于知识图谱的问答系统，实体辨认就是一个关键的步骤。

二、 研究内容

本文是一篇中文命名实体辨认的研究论文，使用了目前比较流行的神经网络模型，并使用chatgpt作为预训练语言模型，对中文命名实体进行辨认。其中，实验数据集来源于人民日报语料库，总共有5万多条新闻语料。

在实验中，我们采取了BIO标注方式，将实体种别划分为“人名”、“地名”、“组织机构名”、“时间”等种别。具体而言，我们使用了3层的卷积神经网络和1层的双向长短时记忆网络进行实验，得到了较好的效果。我们优化了模型的超参数，终究在测试集上取得了87%以上的准确率，表现出了中等水平的性能。

三、 研究优势与意义

1、使用chatgpt预训练语言模型，可以在一定程度上加快模型的训练速度，提高模型的效果。

2、在实验进程中，我们优化了模型的超参数，得到了较好的结果，这对提升中文命名实体辨认技术具有一定的推动作用。

3、本文是一项相对较新的研究，对相关领域的发展具有一定的参考价值。同时，本研究也为相关领域的研究人员提供了新思路与实验方法。

四、 研究结论

在本文中，我们使用了基于神经网络的中文命名实体辨认技术，使用chatgpt预训练语言模型加速训练。实验结果表明，我们的方法具有较大潜力，为中文命名实体辨认的相关研究提供诸多启示。在未来，我们也将继续努力，不断完善和优化我们的方法，提高实验结果与使用效果。