1、“.....词性特征也可以反映文本中和实体有关的信息。般来说，股票名是名词，代码是数词，股票般是名词和动词连在起。因此，也将词性特征引入股票实体的识别模型中。词性特征模板如表所示。摘要信息化时代的到来，人们从互联网中快速获得大量的信息。如何高效的从海量数据中获取有用的资源的需求和人工智能的兴起，促进了问答系统的发展。问答系统是构架于信息抽取之上，其影响着知识库的结构和解析问句的方式。命名实体是信息抽取领根据章节中的表表进行语料标注。具体请参照章节。定义特征模板。根据章节中的表表写入的文件中，完成的特征模板设定。具体请参照章节。模型训练。本文的实验环境是，在终端中执行如下代码其中为使用属性的出现次数为代价参数，训练结果将产生个模型。上下文特征说明为了更好的描述模型，的特征模板可以智能问答系统中命名实体识别问题研究论文原稿据章节中的表表写入的文件中......”。

2、“.....具体请参照章节。在确定了标注集以后，手工标注训练语料和测试语料。标注样例如表所示。最后得到本文模型训练所需的语料，将标注好的条语料写入文件作为训练语料，剩下的写入文件作为测试语料。结果与分析在终端中执行如下代码执行完该语句后，模型将对测试语料进行命名实体识别并且标注，生成结度不够不能产生最优特征函数。在股票领域的文本中，股票名称往往和股票等词相连，并且股票代码般紧挨着股票名称出现。因此，上下文特征的引用可以增加股票实体识别的精准率。在本文中，选择设置上下文信息长度为。上下文特征模板如表所示。词性特征说明除了上下文特征外，词性特征也可以反映文本中和实体有关的信息。般来说，股票名是名词，代码是数词，股票般是名词和动词连在起。因此，也将词性特征引入股票实体的识别模型中。词性特的识别有着非常关键的意义。作为文本的基本单位，它包含大量的语义信息......”。

3、“.....他存在的价值就是标注语句中的实体，实体的识别对正确解析自然语言有着极其重要的作用。识别的实体领域般为人名机构名地名以及专有名词等。在实际研究中，还需要根据具体要求来确定。本文中，要识别的实体为股票名称与股票代码。命名实体识别在问句处理和知识库的构建方面发挥着关键性的作用。模型训练摘要信息化时代的到来，人们从互联网中快速获得大量的信息。如何高效的从海量数据中获取有用的资源的需求和人工智能的兴起，促进了问答系统的发展。问答系统是构架于信息抽取之上，其影响着知识库的结构和解析问句的方式。命名实体是信息抽取领域的个子集。所以本文主要是针对实体识别模型进行研究，本文介绍了中主流实体识别模型的，并将股票实体作为研究对象，最终采用了条件随机场模型。在该模型基础上根据上下文和词性特征，图书情报技术，王峰基于的中文命名实体识别方法研究中北大学情况......”。

4、“.....上下文信息可以被充分挖掘。它避免了隐马尔科夫模型的缺陷。另外，最大熵模型只需考虑如何选择特征。但是最大熵模型的时间复杂度非常高，而且可能发生标记偏置的情况。智能问答系统中命名实体识别问题研究论文原稿。保证了模型效果的均衡性和稳定性，在准确率和召回率方面基本比较优秀。结语信息化时代的到来，人们从互联网中快速获得大量的信息。如何高效的从海量数据中获取有。此类方法以训练语料为输入，利用语料对模型进行训练，最终得到命名实体识别模型并输出。基于统计的方式不需要专业的语言学人才，也极大地降低了时间成本。基于统计的方法主要包括隐马尔科夫模型条件随机场最大熵模型等。隐马尔科夫模型马尔科夫模型用来描述个随机过程，该随机过程不可被直接观察，但是可以通过另外个可观察的随机过程间接观察。该模型有其局限性，他必须是建立在以下的条件上严格的独立性假设......”。

5、“.....。利用训练出了针对股票代码和股票名称的模型。其结果在准确率与召回率方面均比较优秀。为智能投资问答系统的架构和实现做到了抛砖引玉。参考文献李生自然语言处理的研究与发展燕山大学学报，杨燕面向电商领域的智能问答系统若干关键技术研究华东师范大学，郭喜跃，何婷婷信息抽取研究综述计算机科学，吴阳财经领域命名实体识别方法的研究与系统实现哈尔滨工业大学，孙镇，王惠临命名实体识别研究进展综述现代，促进了问答系统的发展。而本文讲述的命名實体对智能问答系统的架构和发展也起到着非常关键的作用。本文的主要内容是研究以命名实体识别为代表的信息抽取问题。在综合研究面向的对象以及种常见模型的优缺点后，并以股票为例进行说明，选择条件随机场作为投资领域命名实体的模型。并且在模型的基础上......”。

6、“.....提出了识别算法。通过数据收集语料制作训练识别等步骤，利用训练出了针对股票代用的资源的需求和人工智能的兴起，促进了问答系统的发展。而本文讲述的命名實体对智能问答系统的架构和发展也起到着非常关键的作用。本文的主要内容是研究以命名实体识别为代表的信息抽取问题。在综合研究面向的对象以及种常见模型的优缺点后，并以股票为例进行说明，选择条件随机场作为投资领域命名实体的模型。并且在模型的基础上，引入了上下文特征和词性特征，提出了识别算法。通过数据收集语料制作训练识别等步骤响，而不受其他条件的影响。并且作为种产生式模型，它需要通过枚举出所有可能的观察序列来获得标注序列和观察序列的联合概率。这对于长距离序列来说，穷举所有的观察序列是不现实的。最大熵模型为了保证概率预测的随机性和正确性，在推测个随机事件的概率时，不要作出除了客观约束条件规定以外的任何干涉......”。

7、“.....熵值定是最大的。在自然语言处理中，熵就是信息的不确定程度。熵值越大，分布所受的干涉越少，预测越接近真史海峰基于的中文命名实体识别研究苏州大学，。基于统计的方法基于统计的方法的核心是机器学和股票名称的模型。其结果在准确率与召回率方面均比较优秀。为智能投资问答系统的架构和实现做到了抛砖引玉。参考文献李生自然语言处理的研究与发展燕山大学学报，杨燕面向电商领域的智能问答系统若干关键技术研究华东师范大学，郭喜跃，何婷婷信息抽取研究综述计算机科学，吴阳财经领域命名实体识别方法的研究与系统实现哈尔滨工业大学，孙镇，王惠临命名实体识别研究进展综述现代图书情报技术，王峰基于的智能问答系统中命名实体识别问题研究论文原稿构名地名以及专有名词等。在实际研究中，还需要根据具体要求来确定。本文中，要识别的实体为股票名称与股票代码。命名实体识别在问句处理和知识库的构建方面发挥着关键性的作用......”。

8、“.....保证了模型效果的均衡性和稳定性，在准确率和召回率方面基本比较优秀。结语信息化时代的到来，人们从互联网中快速获得大量的信息。如何高效的从海量数据中获取有用的资源的需求和人工智能的兴起的个子集。所以本文主要是针对实体识别模型进行研究，本文介绍了中主流实体识别模型的，并将股票实体作为研究对象，最终采用了条件随机场模型。在该模型基础上根据上下文和词性特征，提出了识别算法。利用训练得到能够识别代码和名称的实体识别模型。关键词股票命名实体识别模型中图分类号文献标识码文章编号命名实体通常指的是现实中独立存在的具体的或者抽象的事物。如何使计算机能够理解自助上下文信息，充分的挖掘其内在的规律加以利用。在实际训练中，上下文的长度将会对结果产生影响。过长会增加模板的数量训练时间的空耗极大可能产生拟合过短则会使信息挖掘力度不够不能产生最优特征函数......”。

9、“.....股票名称往往和股票等词相连，并且股票代码般紧挨着股票名称出现。因此，上下文特征的引用可以增加股票实体识别的精准率。在本文中，选择设置上下文信息长度为。上下文特征模板如表所示。词性特征说明除了上下果写入文件中。测试结果图所示。智能问答系统中命名实体识别问题研究论文原稿。设表示线性链条件随机场，则有如下等式命名实体识别算法识别算法在模型的基础上引入了上下文特征和词性特征。提出面向股票领域的实体识别算法。使用在此算法上对标注好的股票相关语料进行训练，得到模型。最后并对模型进行测试，并对识别结果进行分析。算法具体的实现方式如下进行语料标注征模板如表所示。设表示线性链条件随机场，则有如下等式命名实体识别算法识别算法在模型的基础上引入了上下文特征和词性特征。提出面向股票领域的实体识别算法。使用在此算法上对标注好的股票相关语料进行训练，得到模型......”。