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目录
第一章绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 布谷鸟搜索算法的研究现状
1.2.2 智能优化算法优化深度学习模型超参数的研究现状
1.2.3 命名实体识别的研究现状
1.3 本文主要工作
1.4 本文组织结构
第二章相关理论介绍
2.1 布谷鸟搜索算法
2.2 长短期记忆网络
2.3 双向长短期记忆网络
2.4 条件随机场
2.4.1 条件随机场简介
2.4.2 特征函数
2.5 本章小结
第三章融合精英反向学习和黄金正弦算子的布谷鸟搜索算法
3.1 算法的改进策略
3.1.1 精英反向学习机制
3.1.2 黄金正弦算子
3.2 算法的执行流程及具体步骤
3.3.1 基准测试函数说明
3.3.2 实验环境及参数设置
3.3.3 实验结果与分析
3.4 本章小结
第四章基于改进布谷鸟算法优化 BiLSTM-CRF 超参数的医学命名实体识别
4.1 BiLSTM-CRF 超参数特点分析
4.2 ICS-BiLSTM-CRF模型构建
4.3 执行流程
4.4 实验准备
4.4.1 数据来源
4.4.2 数据预处理
4.4.3 评价指标
4.5 ICS-BiLSTM-CRF模型有效性验证
4.5.1 ICS-BiLSTM-CRF 模型参数设置
4.5.2 实验结果分析
4.6 不同优化算法对比分析
4.6.1 参数设置
4.6.2 实验结果分析
4.7 本章小结
第五章总结与展望
5.1 全文总结
5.2 本论文主要创新点
5.3 后续工作展望
参考文献
作者在学期间取得的学术成果
致谢