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摘要:
该文提出了一种基于角色标注的中国人名自动识别方法.其基本思想是:根据在人名识别中的作用,采取Viterbi算法对切词结果进行角色标注,在角色序列的基础上,进行模式最大匹配,最终实现中国人名的识别.识别过程中只需要将某个词作为特定角色的概率以及角色之间的转移概率.该方法的实用性还在于:这些角色信息完全可以从真实语料库中自动抽取得到.通过对16M字节真实语料库的封闭与开放测试,该方法取得了接近98%的召回率.文中介绍了计算所汉语词法分析系统ICTCLAS,集成人名识别算法之后,词法分析的准确率提高了1.41%,同时人名识别的综合指标F-1值达到了95.40%.不同实验从各个角度表明:基于角色标注的人名识别算法行之有效.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于角色标注的中国人名自动识别研究
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 中国人名识别 未登录词识别 角色标注 Viterbi算法
年,卷(期) 2004,(1) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 85-91
页数 7页 分类号 TP391
字数 7868字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2004.01.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘群 中国科学院计算技术研究所 85 2516 22.0 49.0
5 张华平 中国科学院计算技术研究所 6 999 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
中国人名识别
未登录词识别
角色标注
Viterbi算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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