本文選題：關(guān)聯(lián)規(guī)則 + 上下文相關(guān)　； 參考：《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年05期

【摘要】：現(xiàn)有的未知實(shí)體詞識(shí)別方法主要針對(duì)人名、地名、機(jī)構(gòu)名等具有特定結(jié)構(gòu)的實(shí)體詞進(jìn)行識(shí)別,而隨著電子商務(wù)和社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,出現(xiàn)了大量結(jié)構(gòu)不確定的專有領(lǐng)域未知實(shí)體詞。針對(duì)該問題,提出兩種基于上下文相關(guān)的未知詞識(shí)別算法,通過計(jì)算詞(字)和詞(字)之間的上下文相關(guān)性,得到其潛在組合的支持度,并通過過濾模塊過濾掉錯(cuò)誤的組合,實(shí)現(xiàn)具有非確定型結(jié)構(gòu)的未知實(shí)體詞識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明,該算法具有較高的準(zhǔn)確率,并且可以通過調(diào)整參數(shù)適應(yīng)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。
[Abstract]:The existing methods of identifying unknown entity words are mainly aimed at the entity words with specific structure, such as person name, place name, agency name, etc. But with the rapid development of electronic commerce and social network,There are a large number of unknown entity words in proprietary domain with uncertain structure.To solve this problem, two unknown word recognition algorithms based on context correlation are proposed. By calculating the context correlation between words (words) and words (words), the support degree of their potential combinations is obtained, and the wrong combination is filtered out by filtering modules.The unknown entity word recognition with uncertain structure is realized.Experiments show that the algorithm has high accuracy and can adapt to different application scenarios by adjusting parameters.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心;電子科技大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61250110543) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(ZYGX2013J079,ZYGX2014Z012,ZYGX2011J067) 四川省科技項(xiàng)目(2012RZ0002,2013TD0006)
【分類號(hào)】：TP391.1

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1737043