基于SVM和CRF的双层模型中文机构名识别

• 作者: 万如 李泽中 黄德根
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机构名识别 条件随机场(CRF) 支持向量机(SVM) 双层模型
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 782-787
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5226字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法.第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后将两层的识别结果合并,并通过一个后续处理对置信度较低的识别结果进行修正.大规模真实语料的开放测试表明,精确率达到94.83%,召回率达到95.02%,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄德根	大连理工大学计算机科学与技术学院	70	1191	19.0	33.0
2	李泽中	大连理工大学计算机科学与技术学院	1	17	1.0	1.0
3	万如	大连理工大学计算机科学与技术学院	1	17	1.0	1.0