融合全局词语边界特征的中文命名实体识别方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 刘冰洋2; 伍大勇2; 刘欣然1; 程学旗2 |
| 刊名 | 中文信息学报
 |
| 出版日期 | 2017 |
| 卷号 | 31.0期号:002页码:86 |
| 关键词 | 命名实体识别 字序列标注 全局特征 词语边界特征 |
| ISSN号 | 1003-0077 |
| 英文摘要 | 目前在中文命名实体识别的任务中经常采用有监督的字序列标注模型。我们在实际应用中发现,基于字序列标注模型的中文命名实体识别模型对于词语边界的识别错误是影响识别效果的主要因素之一,边界错误平均占错误结果中的47.5%。该文通过在平均感知机模型中引入全局的词语边界特征,使得人名、地名、机构名识别的F值平均提升了0.04并降低了边界错误占错误结果的比例。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/33994]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.国家计算机网络应急技术处理协调中心 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘冰洋,伍大勇,刘欣然,等. 融合全局词语边界特征的中文命名实体识别方法[J]. 中文信息学报,2017,31.0(002):86. |
| APA | 刘冰洋,伍大勇,刘欣然,&程学旗.(2017).融合全局词语边界特征的中文命名实体识别方法.中文信息学报,31.0(002),86. |
| MLA | 刘冰洋,et al."融合全局词语边界特征的中文命名实体识别方法".中文信息学报 31.0.002(2017):86. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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