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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網的快速發(fā)展,交流方式越來越趨向于網絡平臺,比較明顯的有微博、網絡新聞、評論等,這些都屬于互聯(lián)網文本,其形式各種各樣。從文本中如何獲取有效信息,是目前比較關注的問題,隨之而來的命名實體識別就是提取有效信息的一種技術。
命名實體識別是從文本中識別出人名、地名、機構名等專有名詞,是自然語言處理的一項關鍵技術,同時也是文本信息處理的重要基礎。至今為止,對文本進行命名實體識別較為普遍的方法有三種:基于統(tǒng)計的方法、基于規(guī)則的方法
2、、規(guī)則和統(tǒng)計結合的方法,三種方法都存在著一些不足之處,如何利用好三種方法進行命名實體識別尤為關鍵。
本文采用統(tǒng)計和規(guī)則相結合的方法對互聯(lián)網文本進行命名實體識別。首先對文本進行規(guī)范化,再使用 CRF模型,以詞、詞性、上下文信息等特征進行訓練,結合互聯(lián)網文本的不規(guī)范性、隨意性和娛樂性等特點,以及若干匹配規(guī)則對文本進行命名實體識別。其中在去噪部分使用了新的方法,特征模板組合及參數(shù)的選取優(yōu)化了條件隨機場模型,實驗結果表明,該方法能夠有
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