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期刊文章详细信息

融合多特征的最大熵汉语命名实体识别模型  ( EI收录)  

Fusion of Multiple Features for Chinese Named Entity Recognition Based on Maximum Entropy Model

  

文献类型:期刊文章

作  者:张玥杰[1,2] 徐智婷[1,2] 薛向阳[1,2]

机构地区:[1]复旦大学计算机科学与工程系,上海200433 [2]上海市智能信息处理重点实验室,上海200433

出  处:《计算机研究与发展》

基  金:国家自然科学基金项目(60773124);上海市科技攻关计划基金项目(07dz15007)~~

年  份:2008

卷  号:45

期  号:6

起止页码:1004-1010

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:最大熵模型能有效整合多种约束信息,对于汉语命名实体识别具有很好的适用性.因此,将其作为基本框架,提出一种融合多特征的最大熵汉语命名实体识别模型.该模型集成局部与全局多种特征,同时为降低搜索空间并提高处理效率,而引入了启发式知识.基于SIGHAN 2008命名实体评测任务测试数据的实验结果表明,所建立的混合模式是一种组合统计模型与启发式知识的有效汉语命名实体识别模式.基于不同测试数据的实验说明,该方法针对不同测试数据源具有一致性.

关 键 词:命名实体识别 最大熵模型 局部特征  全局特征  启发式知识

分 类 号:TP391.1]

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同被引文献:

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