一种基于共坐标上升算法的人名识别方法

共坐标上升算法(coordinate ascent algorithm)是一种迭代优化技术,可以用来指导特征权值的训练。提出一种基于该算法的中国人名识别方法,避免了已有的一些方法中人为指定特征权值的问题,更好地体现特征之间存在的隐含关系。该方法从基础语料中获取特征库及成名概率词典,在训练语料上提取相应特征后,采用共坐标上升学习算法训练得到特征权重以及成名阈值参数,运用学习得到的各参数对普通文本中的中国人名进行识别。提出的方法无需对训练语料进行人工标注,在人名识别时也无需进行分词和词性标注处理,代价低、性能优良、有较好的实用性,在开放测试集上F1值达到93.02%。

基于话题要素相似度计算的报道关系识别方法

报道关系识别是话题识别与跟踪TDT(Topic Detection and Tracking)研究内容中的基本任务之一,根据新闻话题的几大要素:时间、地点、人物、内容等,提出了一种基于话题要素的话题报道表示模型,并给出了基于话题要素相似度计算的报道关系识别方法。实验证明这种方法特别适用于同主题下不同话题的报道关系识别。