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中文名实体识别:基于词触发对的条件随机域方法
被引量:
3
1
作者
赵健
王晓龙
+1 位作者
关毅
徐志明
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期795-801,共7页
首次把条件随机域(CRF)模型应用到了中文名实体识别中,且根据中文的特点,定义了多种特征模板。同时,为了解决长距离约束问题,将词语触发对融合到了CRF模型中。提出了基于词语方差(word variance)的选词方法,在词语相关性计算...
首次把条件随机域(CRF)模型应用到了中文名实体识别中,且根据中文的特点,定义了多种特征模板。同时,为了解决长距离约束问题,将词语触发对融合到了CRF模型中。提出了基于词语方差(word variance)的选词方法,在词语相关性计算上,采用了平均互信息(AMI)方法和χ^2统计量方法。通过在半年人民日报上的测试,结果表明在采用相同特征集合的条件下,条件随机域模型较其他概率模型有更好的性能表现;融合长距离触发对的条件随机域模型可以使系统的F量度提高约1.38%。
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关键词
中文名实体识别
概率模型
条件随机域
词语触发对
信息抽取
自然语言处理
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职称材料
题名
中文名实体识别:基于词触发对的条件随机域方法
被引量:
3
1
作者
赵健
王晓龙
关毅
徐志明
机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期795-801,共7页
基金
国家自然科学重点基金(60435020)、863计划(2002AA117010-09)及哈尔滨工业大学校基金(HIT200271)资助项目.
文摘
首次把条件随机域(CRF)模型应用到了中文名实体识别中,且根据中文的特点,定义了多种特征模板。同时,为了解决长距离约束问题,将词语触发对融合到了CRF模型中。提出了基于词语方差(word variance)的选词方法,在词语相关性计算上,采用了平均互信息(AMI)方法和χ^2统计量方法。通过在半年人民日报上的测试,结果表明在采用相同特征集合的条件下,条件随机域模型较其他概率模型有更好的性能表现;融合长距离触发对的条件随机域模型可以使系统的F量度提高约1.38%。
关键词
中文名实体识别
概率模型
条件随机域
词语触发对
信息抽取
自然语言处理
Keywords
Chinese named entity recognition (CNER), probabilistic model, conditional random fields (CRF),word triggers, information extraction (IE), natural language processing (NLP)
分类号
TP391.41 [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
中文名实体识别:基于词触发对的条件随机域方法
赵健
王晓龙
关毅
徐志明
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2006
3
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