【摘要】：命名實(shí)體識(shí)別(Named entity recognition,NER)是自然語(yǔ)言處理(Natural language processing,NLP)中重要的任務(wù),其中人名實(shí)體是主要的識(shí)別對(duì)象之一.本文從維吾爾語(yǔ)黏著性特點(diǎn)出發(fā),從詞干、音節(jié)、字符串三個(gè)角度對(duì)維吾爾語(yǔ)單詞進(jìn)行拆分,獲得更小的語(yǔ)言單元,并把切分的新單元作為特征加入到條件隨機(jī)場(chǎng)(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(shí)別方法更好的性能.同時(shí)還從維吾爾語(yǔ)中漢族人名的特點(diǎn)出發(fā),提出了基于規(guī)則的維吾爾語(yǔ)中漢族人名的識(shí)別方法,最終利用統(tǒng)計(jì)和規(guī)則相結(jié)合的方法進(jìn)一步提高了識(shí)別的準(zhǔn)確率.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法人名識(shí)別的準(zhǔn)確率、召回率和F1值分別達(dá)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(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;新疆大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61562081) 新疆高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(201312103)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.1

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