基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名识别

• 作者: 冯鲸华 古丽拉·阿东别克 玛依来·哈帕尔
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: N-gram 语言模型 哈萨克文机构名识别 实体名识别
• 年，卷（期）: 2010,（31）
• 页码范围: 135-138
• 分类号: TP391
• 字数: 5290字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.31.038

摘要

针对哈萨克文文本中机构名构成特点,提出了一种基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名可信度计算方法,并以机构名尾词为触发词,构建了一个哈萨克文机构名识别系统.系统分为训练和识别两个模块,识别过程是:首先从训练语料中提取特征进行训练,得到一个特征训练模型,然后利用训练好的特征模型及少量的附加规则,对测试文本中的机构名进行识别,实验结果表明该方法可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古丽拉·阿东别克	新疆大学信息科学与工程学院	39	258	8.0	14.0
2	冯鲸华	新疆大学信息科学与工程学院	2	6	2.0	2.0
3	玛依来·哈帕尔	新疆大学信息科学与工程学院	3	11	2.0	3.0