基于众包标注的中文微博命名实体识别

• 作者: 张顺香 房辉 桂海霞 汤文兵
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 舆论监测 众包标注 EM算法 中文微博 命名实体识别
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 255-259,270
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4947字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.03.045

摘要

中文微博命名实体的有效识别对使用微博进行社会舆论监测具有重要意义.鉴于微博更新速度快、语言不规范、噪声多,使得命名实体识别成本高、识别效率低.针对这些问题,提出基于众包标注的中文微博命名实体识别的方法.对众包工作者的能力进行评估,使用最大期望算法(EM算法)对评估后的能力值进行分析学习,过滤掉每个标注者的噪声并对众包标注的结果进行优化,从而确定最后的命名实体.实验结果表明,该方法能够有效地提高中文微博中命名实体识别的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂海霞	安徽理工大学经济与管理学院	28	58	5.0	7.0
2	汤文兵	安徽理工大学计算机科学与工程学院	21	110	7.0	10.0
3	张顺香	安徽理工大学计算机科学与工程学院	33	40	4.0	5.0
4	房辉	安徽理工大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0