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基于小规模尾字特征的中文命名实体识别研究
被引量:
26
1
作者
冯元勇
孙乐
+1 位作者
张大鲲
李文波
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第9期1833-1838,共6页
本文针对难度最大的两类命名实体(地名和机构名)在条件随机场框架下首次引入了小规模的常用尾字特征.实验表明,该特征与词类特征具有一定的互补性,联合使用可以以较小的训练代价显著提高专有名词的识别性能,特别是机构名的识别精度.该...
本文针对难度最大的两类命名实体(地名和机构名)在条件随机场框架下首次引入了小规模的常用尾字特征.实验表明,该特征与词类特征具有一定的互补性,联合使用可以以较小的训练代价显著提高专有名词的识别性能,特别是机构名的识别精度.该系统在我国863简体命名实体识别评测语料上专名(人名、地名和机构名)总体F1值达88.76%,超过当年最佳系统8.63个百分点.在SIGHAN 2006命名实体识别语料上的结果也居于前列.
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关键词
中文命名实体识别
小规模尾字特征
条件随机场
自然语言处理
机器学习
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职称材料
题名
基于小规模尾字特征的中文命名实体识别研究
被引量:
26
1
作者
冯元勇
孙乐
张大鲲
李文波
机构
中国科学院软件研究所基础软件工程研究中心
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第9期1833-1838,共6页
基金
国家自然科学基金(No.60773027,60736044)
863重点项目(No.2006AA010108)
国家242项目计划(No.2006A40)
文摘
本文针对难度最大的两类命名实体(地名和机构名)在条件随机场框架下首次引入了小规模的常用尾字特征.实验表明,该特征与词类特征具有一定的互补性,联合使用可以以较小的训练代价显著提高专有名词的识别性能,特别是机构名的识别精度.该系统在我国863简体命名实体识别评测语料上专名(人名、地名和机构名)总体F1值达88.76%,超过当年最佳系统8.63个百分点.在SIGHAN 2006命名实体识别语料上的结果也居于前列.
关键词
中文命名实体识别
小规模尾字特征
条件随机场
自然语言处理
机器学习
Keywords
Chinese named entity recognition
small-scale-tail-hint-character-list feature
conditional random fields
natural language processing
machine learning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小规模尾字特征的中文命名实体识别研究
冯元勇
孙乐
张大鲲
李文波
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
26
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