面向微博文本的命名实体识别

• 作者: 唐晋韬 姜仁会 王挺
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 命名实体识别 微博 短文本
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 647-651
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2014.04.026

摘要

命名实体识别是文本信息处理的重要基础,也是自然语言处理的一项关键技术.近几年来微博迅速发展成为人们进行信息交流的平台,微博文本俨然已经成为进行命名实体抽取的新载体.论文利用微博内容和结构的特点,提出了一种基于统计与规则相结合的命名实体识别的方法.微博文本较短并且文本中含有标签、话题等内容,论文在考虑这些特点基础上,利用微博评论和转发进行词频统计,通过规则筛选,完成命名实体识别.在新浪微博数据上的实验结果表明该方法可以有效地提高微博中命名实体识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王挺	国防科学技术大学计算机学院计算机科学与技术系	34	445	12.0	20.0
2	唐晋韬	国防科学技术大学计算机学院计算机科学与技术系	10	134	6.0	10.0
3	姜仁会	国防科学技术大学计算机学院计算机科学与技术系	1	15	1.0	1.0