發(fā)布時間：2018-11-18 22:14

【摘要】：命名實體識別(Named entity recognition,NER)是自然語言處理(Natural language processing,NLP)中重要的任務(wù),其中人名實體是主要的識別對象之一.本文從維吾爾語黏著性特點出發(fā),從詞干、音節(jié)、字符串三個角度對維吾爾語單詞進行拆分,獲得更小的語言單元,并把切分的新單元作為特征加入到條件隨機場(Conditional random field,CRF)中,明顯緩解了數(shù)據(jù)稀疏的影響,取得了比以單詞為基本單元的人名識別方法更好的性能.同時還從維吾爾語中漢族人名的特點出發(fā),提出了基于規(guī)則的維吾爾語中漢族人名的識別方法,最終利用統(tǒng)計和規(guī)則相結(jié)合的方法進一步提高了識別的準確率.實驗結(jié)果表明,該方法人名識別的準確率、召回率和F1值分別達到了87.47%、89.12%和88.29%.
[Abstract]:Named entity recognition (Named entity recognition,NER) is an important task in natural language processing (Natural language processing,NLP). In this paper, the Uygur words are split from stem, syllable and string according to the adhesive characteristics of Uygur language, and a smaller language unit is obtained. The new unit of segmentation is added to the conditional random field (Conditional random field, as a feature. In CRF, the effect of data sparsity is alleviated obviously, and the performance of the method is better than that of the human name recognition method based on words. At the same time, based on the characteristics of Han nationality names in Uygur language, a rule-based recognition method of Han nationality names in Uygur language is proposed. Finally, the accuracy of recognition is further improved by combining statistics with rules. The experimental results show that the accuracy, recall rate and F1 value of this method are 87.47% and 88.29% respectively.
【作者單位】： 新疆大學信息科學與工程學院;中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室;新疆大學軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金(61562081) 新疆高技術(shù)研究發(fā)展計劃(201312103)資助~~
【分類號】：TP391.1

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