科技项目申报通知是由各级政府部门发布的有关科技项目申报工作的规范性文件,同时也是各个科技项目申报单位进行项目申报的依据。当前,我国高度重视科学技术的研究,所以产生了海量的科技项目申报通知,并且其涵盖的内容也多种多样。对于科技项目申报者来说,就面临着两个方面的问题:一方面,如何从海量的科技项目申报通知中选取出自己所需要的,另一方面,如何对大量科技项目申报通知进行快速归档以提高工作效率。为了解决这两大难题,本文提出了命名实体识别这一研究内容。命名实体识别是情报学主题抽取的重要研究内容之一,是一种能够识别出文本中具体特定语义实体(人名、地名以及各种专有名词)的重要方法,在信息抽取、信息检索、机器翻译等领域发挥着巨大的作用。本文运用基于机器学习的命名实体识别方法,识别出科技项目申报通知中所涉及的表示科研领域的实体。本研究对大量科技项目申报通知进行机器学习和自动化分析,构建针对科技项目申报通知的命名实体识别工具,并将所构建的实体抽取模型投入运用,以此助力科技事业的进步和发展。本文工作主要有以下两方面构成:1.运用基于统计的命名实体识别方法和条件随机场模型建立我们所需的命名实体抽取模型。所构建的模型平均准确率为89.84%,平均召回率达到90.11%,性能良好,为后续基于模型的应用奠定了坚实的基础。2.在上述工作的基础上构建自动化实体抽取工具,用该工具对随机抽取的大量科技项目申报通知进行关于其研究领域的命名实体识别。本文的研究在一定程度上实现了对于科技项目申报通知的机器化自动解读,但是该领域仍有很大的发展空间,需要我们后续不断的研究和探索。