基于类向量模型的中文姓名识别研究

• 作者: 卢朋 杨一平 贾品贵
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 中文姓名识别 类向量模型 Viterbi算法 基于汉字
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 111-113
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.04.031

摘要

提出了一种基于类向量模型的中文姓名识别方法.该方法通过类向量的生成来模拟人工识别姓名的过程,采用Viterbi算法对未经切分的汉字串进行类向量标注得到类向量序列,通过检查相邻类向量中类别和向量分量的变化来最终识别出人名.该方法是完全数据驱动的,不需要姓名识别的模式和规则.通过对互联网上随机抽取的1 000篇文章进行测试,结果表明,中文姓名识别召回率为82.2%,准确率为70.3%.