基于CRF的互联网文本命名实体识别研究

• 作者: 刘守喜 郑秋生
• 来源期刊: 中原工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 命名实体识别 CRF 互联网文本 匹配规则 特征
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 70-73,95
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3594字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6906.2016.01.017

摘要

针对互联网文本形式多样化造成的有效信息提取难度增加(尤其是命名实体识别方面)的问题,提出了一种统计和规则相结合的互联网文本命名实体识别方法.首先进行文本规范化,然后使用CRF模型,以词及词性作为特征进行训练,结合互联网文本的日常性、随意性和娱乐性等特点,以及若干匹配规则对文本进行命名实体识别.实验结果表明,该方法的准确率、召回率和F值分别达到了94.76％、85.34％、89.80％,能够有效地进行命名实体识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑秋生		75	412	12.0	16.0
2	刘守喜		1	6	1.0	1.0