融合多特征的最大熵汉语命名实体识别模型

• 作者: 张玥杰 徐智婷 薛向阳
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 命名实体识别 最大熵模型 局部特征 全局特征 启发式知识
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1004-1010
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5917字
• 语种: 中文

摘要

最大熵模型能有效整合多种约束信息,对于汉语命名实体识别具有很好的适用性,因此,将其作为基本框架,提出一种融合多特征的最大熵汉语命名实体识别模型,该模型集成局部与全局多种特征,同时为降低搜索空间并提高处理效率,而引入了启发式知识,基于SIGHAN 2008命名实体评测任务测试数据的实验结果表明,所建立的混合模式是一种组合统计模型与启发式知识的有效汉语命名实体识别模式,基于不同测试数据的实验说明,该方法针对不同测试数据源具有一致性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛向阳	复旦大学计算机科学与工程系	60	1472	21.0	37.0
2	张玥杰	复旦大学计算机科学与工程系	25	605	11.0	24.0
3	徐智婷		1	63	1.0	1.0