基于分词信息的中文机构名简称自动生成方法

• 作者: 赵宇明 连誉舜
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 组织机构名 中文简称 中文分词 条件随机场
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 153-156
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.04.038

摘要

在日常生活中，中文组织机构名简称被广泛使用。作为新词的重要来源之一，简称的识别和生成已成为自然语言处理领域研究的重点之一。分析中文组织机构名简称生成的特点，提出一种基于中文分词信息的组织机构名简称生成方法，并使用条件随机场建立自动生成模型。采用上海组织机构简称实际数据的实验结果，其 Top-5的覆盖率达到了96．34％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵宇明	上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室	45	724	15.0	25.0
2	连誉舜	上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室	1	5	1.0	1.0