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文檔簡介
1、命名實體是文本中最基本的信息元素，是正確理解文本的基礎(chǔ)。命名實體識別是要判斷一個字符串是否代表一個命名實體，并且它的類別，即發(fā)現(xiàn)命名實體和標(biāo)注命名實體的類別。命名實體識別廣泛應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)中，如機器翻譯、分本分類、信息檢索和自動文摘等，所以命名實體的研究成果必將推動自然語言處理領(lǐng)域的相關(guān)研究。本文對農(nóng)業(yè)中的命名實體進行識別研究，從以下幾個方面進行了研究和探討。
第一，總結(jié)了前人研究命名實體識別的方法和研究現(xiàn)狀，深入了解
2、了近年來國內(nèi)外命名實體識別的評測活動，總結(jié)了農(nóng)業(yè)命名實體識別研究的困難;深入學(xué)習(xí)隱馬爾科夫(HMM)模型、最大熵(ME)模型、條件隨機場(CRF)模型理論知識、模型的推導(dǎo)過程，分析了三個模型的優(yōu)缺點，最終選擇CRF模型進行農(nóng)業(yè)命名實體識別的研究。
第二，采用CRF模型，以字作為輸入的粒度，綜合農(nóng)業(yè)命名實體的內(nèi)部特征和外部特征，選擇了合適的特征，結(jié)合文本信息的上下文特征進行訓(xùn)練，得到一個識別效率比較好的模型文件。通過測試得出基于
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