基于HMM的京剧机构命名实体识别算法

被引：63

作者：

乐娟 ^{[1
,2
]}

赵玺 ^{[3
]}

机构：

[1] 北京理工大学计算机学院

[2] 北京戏曲艺术职业学院

[3] 北京联合大学师范学院

来源：

计算机工程 | 2013年 / 39卷 / 06期

关键词：

开放领域; 命名实体识别; 隐马尔科夫模型; Viterbi算法; 规则树;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

针对机构命名实体识别效率低的问题,提出一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的京剧机构命名实体识别算法。利用HMM模型标注文本切分结果的词性消除歧义,通过Viterbi算法计算某种分词结果所对应的可能性最大的词性序列。根据定制的名称识别规则,借助机构前缀词库、后缀词库获得机构名称左右边界,通过自动机算法识别语料中的机构命名实体,并将新词加载到分词词典中。针对京剧领域语料进行开放测试验证,结果表明,该算法的识别正确率可达到99%。

引用

页码：266 / 271+286 +286

页数：7

共 7 条

[1]

基于改进HMM的文本信息抽取模型 [J].