中文微博命名体识别

发布时间：2017-12-20 19:00

  本文关键词：中文微博命名体识别　出处：《四川大学学报(自然科学版)》2015年03期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：近年来微博的快速发展为命名体识别提供了新的载体,同时微博的特点也为命名体识别研究带来了挑战.针对微博特点,本文提出了基于拼音相似距离以及文本相似距离聚类算法对微博文本进行规范化,消除了微博的语言表达不规范造成的干扰.同时,本文还提出了篇章级、句子级以及词汇级三级粒度的特征提取,使用条件随机场模型进行训练数据,并识别命名体,采用由微博文本相似聚类获得的实体关系类对命名体类型进行修正.由于缺少大量的微博训练数据,本文采用半监督学习框架训练模型.通过对新浪微博数据的实验结果表明,本方法能够有效地提高微博中命名体识别的效果.
【作者单位】： 四川民族学院计算机科学系;四川大学计算机学院;
【基金】：国家自然科技基金项目(61332066,81373239)
【分类号】：TP391.1;TP393.092
【正文快照】： 1引言随着中国信息产业的快速发展,中文信息处理技术已然变得越来越重要.在语言文本中,命名实体是主要的信息载体,同时也是文本中的基本信息单位,因此,正确的识别命名体是理解文本的前提,也是人们理解自然语言的基础.目前,针对正式文本中的命名体识别研究[1-5]已经较为成熟,而

【参考文献】

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本文编号：1313041