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介绍命名实体识别的基本概念,分析两种命名实体识别的基本方法:基于规则的命名实体识别方法和基于统计的命名实体识别方法,并以最大熵模型为理论基础,对中文菜名识别进行实证研究。根据中文命名实体的特点,设计6种特征模板。实验结果表明,在简单特征模板的基础上增加标注特征能有效提高命名实体的识别效果。对改进识别效果有用的特征依次为:标注特征、词性组合特征、后向词性依赖特征和词形特征。 相似文献
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本文通过研究开源自然语言处理平台GATE和条件随机场模型,提出一种高效的电子产品领域命名实体识别策略,为实习项目中的初步工作--通过计算机智能方法识别出电子产品领域的产品品牌、属性等命名实体提出解决方案,并为下一步可能开展的领域内自动问答系统等高层应用提供底层支撑.该方法是基于层叠模型的规则与统计相结合的新的方法,分别继承了基于规则和基于统计识别方法的优点.最终,通过分析电子产品领域自身的领域特点实现了如品牌、重量等二十余种命名实体的识别.对比实验结果表明,该系统达到了令人满意的识别效果. 相似文献
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基于本体的汉语领域命名实体识别 总被引：1，自引：0，他引：1
命名实体识别是众多自然语言处理任务的核心内容之一,也是近年来的领域研究热点.本文将命名实体分为两大类:常规命名实体和领域命名实体.基于已经构建的领域本体MPO,本文提出一种基于本体知识规则与统计方法相结合的领域命名实体识别方法.该方法通过本体化实例,获取实体构成词性规则模板,结合CRFs机器学习模型,进行领域命名实体识别.实验结果表明:相比运用单一统计方法而言,该方法能使领域实体的识别性能显著提高,F值达到92.36%.同时表明本体化知识规则的有效运用,能够在领域实体边界和特殊形式领域实体识别的准确率上发挥积极作用. 相似文献
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针对现有的命名实体识别方法不能很好地处理专业领域特定命名抽取的问题,提出一种基于启发式规则的专业命名识别方法。以中文文本中化学物质命名为研究对象,分析其领域特征及统计语言特征,建立适用于化学领域文献命名识别的启发式规则,为专业领域的命名实体识别提供新的解决方案。对比实验证明本文的方法能有效提升专业命名识别的效率。 相似文献
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基于知识发现的企业技术竞争情报挖掘(Ⅱ)——策略与实证分析 总被引：2，自引：0，他引：2
识别技术活动行为、识别技术融合、识别技术生命周期、识别技术发展趋势、识别技术机会是企业技术竞争情报挖掘的主要目标.本文首先结合知识发现技术,从理论上探讨挖掘目标的实现策略:通过科研合作行为关联分析和基于非相关文献知识发现的科研机构潜在合作行为预测实现技术活动行为挖掘;通过共现分析实现技术融合挖掘;通过技术成熟度分析实现技术生命周期挖掘;通过技术关联分析实现技术发展趋势挖掘;通过基于 相似文献
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[目的/意义]从学术期刊中抽取其中的理论是对文献进行内容分析的前提,实现理论名称识别的自动化可以提高内容分析的效率。[方法/过程]将理论识别视为一类命名实体识别问题,总结现有的命名实体识别的常用方法,提出一个基于语义泛化思想的命名实体识别方法,选取词性、知网义原等外部知识,采用CRF模型对《情报学报》1822篇论文的标题和摘要进行实验。[结果/结论]实验表明,识别准确率最高达到95.38%,但召回率较低;训练语料规模对性能影响较大,不同程度的语义泛化方法对准确率和召回率有复杂影响。如何选择语义特征、语义标注和语义消歧是需要解决的新问题。 相似文献
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[目的/意义] SAO是一种能够表示主题信息和主题间关系的3元组结构,是文献计量学领域一个快速发展的研究方向。为了获得“满足文献计量分析需求的SAO结构”,需要解决现有SAO结构识别方法遭遇的3个问题：查全和查准率低、所识别SAO结构和领域主题相关性不强以及矩阵稀疏性。[方法/过程] 提出一种面向文献计量分析的基于语法树的SAO结构识别方法,首先基于共现算法和“主题词簇”方法（term clumping）识别SAO核心组件,然后利用基于语法树的抽取算法实现SAO结构的逐层抽取。[结果/结论] 案例研究发现,该方法的平均查准率为0.805 8,平均查全率为0.844 6,所识别SAO结构与领域主题关系较强,且矩阵稀疏性也得到较好改善,可有效应用于相关文献计量分析。 相似文献
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方志类古籍地名识别及系统构建 总被引：4，自引：0，他引：4
以地方志资料汇编<方志物产>(广东分卷)为语料,设计并构建了古籍地名识别系统.采用规则与统计相结合的命名实体识别方法,实现了物产地名的自动识别.分析了命名实体识别技术在中国方志类古籍整理中的应用前景,为方志类古籍进行数字化整理、挖掘物产分布、物产引进和传播等相关研究提供了新的途径. 相似文献