基于SVM和CRF的双层模型中文机构名识别

被引：13

作者：

黄德根

李泽中

万如

机构：

[1] 大连理工大学计算机科学与技术学院

来源：

大连理工大学学报 | 2010年 / 50卷 / 05期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

机构名识别; 条件随机场(CRF); 支持向量机(SVM); 双层模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法.第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后将两层的识别结果合并,并通过一个后续处理对置信度较低的识别结果进行修正.大规模真实语料的开放测试表明,精确率达到94.83%,召回率达到95.02%,证明了该方法的有效性.

引用

页码：782 / 787

页数：6

共 5 条

[1] 基于支持向量机的中文文本中地名识别 [J].

李丽双 ;

黄德根 ;

陈春荣 ;

杨元生 .

大连理工大学学报, 2007, (03) :433-438

[2] 基于层叠条件随机场模型的中文机构名自动识别 [J].

周俊生 ;

戴新宇 ;

尹存燕 ;

陈家骏 .

电子学报, 2006, (05) :804-809

[3] 基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体识别 [J].

俞鸿魁 ;

张华平 ;

刘群 ;

吕学强 ;

施水才 .

通信学报 , 2006, (02) :87-94

[4] 中文机构名称的识别与分析 [J].

张小衡 ;

王玲玲 .

中文信息学报, 1997, (04) :22-33

[5]

Named entity recognition using an HMM-based Chunk Tagger .2 ZHOU Guo-dong,SU Jian. Proceedings of the40th Annual Meeting Association for Computational Linguistics . 2002

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