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文檔簡介
1、命名實體識別的任務(wù)就是將文本中指定的實體名自動識別出來,在自然語言處理領(lǐng)域,它是一項基礎(chǔ)性的研究工作,在信息抽取、信息檢索、機器翻譯、自動問答領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用,命名實體識別研究具有重要的理論意義和實踐價值。本文采用基于規(guī)則和條件隨機場模型(CRF)的方法來進行中文命名實體識別研究。
本文深入分析了國內(nèi)外命名實體識別研究的相關(guān)技術(shù),在分析和比較了基于規(guī)則的方法、基于隱馬爾可夫模型的方法、最大熵模型以及條件隨機場模型之后,提
2、出了采用基于規(guī)則和條件隨機場相結(jié)合的中文命名實體識別研究方案。
在命名實體識別過程中,由于數(shù)詞和時間詞的表達(dá)結(jié)構(gòu)較為規(guī)范,所以采用基于規(guī)則的方式來進行識別;同時考慮到人名、地名和機構(gòu)名的不規(guī)則性,而采用條件隨機場模型,大量的命名實體識別研究表明,基于單個漢字提取上下文特征能夠取得更為豐富的特征值,所以在本文中以字為單位進行文本切割,獲取每個字的上下文特征,然后采用條件隨機場進行機器學(xué)習(xí),最終實現(xiàn)對句子中包含的組織機構(gòu)名、人名和
3、地名的自動識別。在模型的訓(xùn)練過程中,采用多種不同的模板進行訓(xùn)練,選擇效果最佳的模板,這在一定程度上提高了實體識別的效果。本文主要的工作分為三點:
1.采用人民日報的語料庫,借用謝菲爾德大學(xué)的開源軟件GATE框架定義識別規(guī)則,自動識別出語料中的時間詞和數(shù)詞。
2.采用條件隨機場模型,選取不同的特征,對不同的特征模板進行比較選出最優(yōu)的一個,完成對組織名、人名、地點的識別,最后與正確的人工標(biāo)記結(jié)果進行比較,測評出準(zhǔn)確率和召
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