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摘要:
中文地名的自动识别是命名实体识别任务中难度较大的任务之一,目的是从中文文本中自动准确提取地理专用名词.文中使用统计模型中的条件随机场对中文地名的自动识别在字一级粒度进行了研究.在研究中利用条件随机场能任意添加特征的优点,合理引用了丰富的特征组合,在大规模语料上进行训练,统计获得标注序列基于特征集的条件概率分布,并采用序列标注的方式,实现中文地名的自动识别.多次闭合测试和开放测试结果F1值为90%左右,识别效果良好.
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文献信息
篇名 基于统计的中文地名自动识别研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 中文地名识别 条件随机场 特征模板
年,卷(期) 2011,(11) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 35-38
页数 分类号 TP31
字数 3601字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.11.010
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 丁海燕 云南大学信息学院 34 253 9.0 14.0
2 邱莎 昆明学院信息技术学院 12 106 7.0 10.0
4 王付艳 昆明学院信息技术学院 8 55 4.0 7.0
7 阿圆 昆明学院信息技术学院 3 33 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
中文地名识别
条件随机场
特征模板
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
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111596
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