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文檔簡介
1、中文地名識別屬于中文命名實體(Named Entity)識別范疇,它是自然語言處理的基礎(chǔ)任務(wù)之一,是機器翻譯、信息檢索、問答系統(tǒng)等技術(shù)的基礎(chǔ),中文地名在命名實體中占有很大比例。由于中文地名自身的特點,中文地名識別一直是中文自然語言處理的難題。
本文在已有研究的基礎(chǔ)上,利用條件隨機域(Conditional Random Fields,CRFs)模型進行中文地名自動識別的研究,旨在提高中文地名識別的效果。
本文
2、的核心工作概括為以下兩個方面:
(1)首先簡要介紹了隱馬爾科夫理論和最大熵隱馬爾科夫模型理論,然后進一步介紹了由最大熵理論發(fā)展起來的CRFs模型。CRFs模型是目前比較優(yōu)秀的條件概率模型,它沒有隱馬爾科夫模型的輸出獨立性假設(shè),同時最大程度上降低了最大熵模型的標記偏置問題帶來的影響,從而可以利用上下文特征獲得全局最優(yōu)的標注結(jié)果。
(2)在傳統(tǒng)用CRFs模型進行中文地名識別中,使用單層CRFs模型很難獲取遠距離特
3、征,因此為了易于處理非本地依賴實體的識別,提出雙層CRFs模型:將地名識別問題轉(zhuǎn)化為序列標注問題,結(jié)合中文地名的特點,首先將中文文本中提取的地名特征分為三類:局部特征、非局部特征和詞典特征,同時將訓練文本中的地名提取出來作原始地名詞典,然后利用局部特征訓練第一層CRFs,對測試語料進行測試,將識別的結(jié)果加入到原始地名詞典中,第二層CRFs利用非局部特征和通過最大匹配法獲的詞典特征進行。
本文的主要貢獻是在進行中文地名識別時
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