智能问答系统中命名实体识别问题研究

信息化时代的到来,人们从互联网中快速获得大量的信息。如何高效的从海量数据中获取有用的资源的需求和人工智能的兴起,促进了问答系统的发展。问答系统是构架于信息抽取之上,其影响着知识库的结构和解析问句的方式。命名实体是信息抽取领域的一个子集。所以本文主要是针对实体识别模型进行研究,本文介绍了三中主流实体识别模型的,并将股票实体作为研究对象,最终采用了CRF(Conditional Random Field)条件随机场模型。在该模型基础上根据上下文和词性特征,提出了CC-CRF识别算法。利用CRF++训练得到能够识别代码和名称的CC-CRF实体识别模型。