SAR图像的特征提取与目标识别

针对已有的SAR图像自动目标识别方法效果不太好的问题,提出了SAR图像的自动目标识别三种方法,即采用灰度特征的目标识别,采用栅格特征的目标识别,和采用模版特征的目标识别.理论和实验表明,采用模版特征的目标识别效果比较好.

基于CRF和规则相结合的地理命名实体识别方法

为了识别文本中海量的地理命名信息,以CRF(条件随机场)模型识别为基础,加入制定的规则,来提高CRF模型识别的召回率,从而提高整体的地理命名实体识别效果。通过选取适合的地理命名实体识别的特征模板,验证特征的有效性以及分析CRF模型识别结果中的未识别实体样本,设计针对未识别实体的规则用以修正识别结果。实验表明,对地名和组织名结合规则进行修正后的F值达到了91.61%和85.74%,有了显著提高。

基于M^3N的中文分词与命名实体识别一体化

中文分词和命名实体识别经常被视为2个独立的任务。该文提出一种基于最大间隔Markov网络模型(M3N)的中文分词和命名实体识别一体化方法,将二者统一在一个字序列标注框架下,进行联合训练和测试。在SIGHAN_2005分词数据集上的实验结果显示,与基于条件随机场模型的分词器相比,基于M3N的分词器加权综合值提高0.3%~2.0%。在SIGHAN_2005分词数据集和SIGHAN_2006命名实体数据集上进行测试的结果显示,与分步方法相比,一体化方法能够同时提高中文分词和命名实体识别的性能,加权综合值的提高幅度分别为1.5%~5.5%和5.7%~7.9%。同时,还基于分词任务考察了特征模版和不合法序列对M3N性能的影响。