基于语料库的中文姓名识别方法研究

本文在大规模语料基础上提取和分析了中文姓氏和名字用字的使用频率,研究了中文姓名识别的评价函数,动态地建立了姓名识别统计数据表和姓名阈值。提出了在不作分词处理的原始文本中进行中文姓名识别的方法。经开放测试,召回率为95.23%;精确率为87.31% 。     

基于多级阈值的中文人名识别

在对大规模姓名样本库统计的基础上,研究了各种中文人名的姓氏、名字用字规律,并通过对大规模语料库的统计分析,得到了每个姓氏用字在真实文本中用作真实姓氏的概率及其上下文规律;针对汉族人名和少数民族人名及音译人名,分别提出了多级姓氏阈值和多级首字阈值的概念,并使用3σ法则确定阈值。实验结果表明,基于多级阈值的中文人名识别模型是有效的。     

基于姓氏用字驱动与统计的中文姓名识别方法的研究

中文姓名识别是中文信息处理中未登录词处理的范畴,同时也是中文文本特征词处理的重要部份。针对中文姓名构成的一般规律和特征,本文进行姓氏用字驱动与统计相结合的中文姓名识别方法的研究,该方法以中文姓氏为驱动,并以此为线索,再结合统计方法评价姓名的真实性。     

基于姓氏驱动的中国姓名自动识别方法

文章基于姓氏驱动和上下文信息,利用从真实姓名样本库和文本语料库中得到的大量统计数据,提出了一种中国姓名识别的分级加权筛选模型,利用基于这一模型的识别算法和冲突解决策略,实现中国人名的自动识别。通过从《人民日报》随机抽取的500个含有人名的句子进行测试,表明:中国姓名召回率达89.2%,精确率达93.15%。     

文语转换系统中的中文姓名识别

针对文语转换系统的具体需求提出了易于实现的中文姓名识别算法,对姓氏用字与名字用字按它们的出现频率分为常用与较常用两类。由于姓名被包含在词语中的情况较少,因此姓名的识别是在分词后进行的,同时也提高了系统的处理效率。对于异读姓氏也进行了相应的处理。最后通过实验验证了算法的可行性,并提出了改进的方向。     

基于统计的中文姓名识别方法研究

该文在大规模标注语料的基础上统计分析了中文姓名前置词频率、中文姓氏用字频率、中文名字用字频率、中文姓名后置词频率。利用这些统计数据在词语粗分的基础上实现了中文姓名的自动识别,实验测试结果:准确率93.82%、召回率89.37%。     

结合决策树方法的中文姓名识别

中文姓名识别是自然语言处理中专名识别的一个重要的子问题,本文将中文姓名的识别过程细分为三个步骤:抽取阶段、分类阶段和消歧阶段。利用中文姓和名的用字概率信息,在文本中抽取潜在的中文姓名,以及其相关的上下文词法、语法和语义特征,并将潜在姓名是否是真实姓名的判别看作是两分类问题,并利用决策树算法来实现初步判别,最后消除初步判别结果中的歧义现象。实验结果表明,该方法的召回率和准确率都可达到90%以上。     

Word2007将姓名按姓氏笔划排序

在举办会议或者进行评比时．需要对相关的人员姓名按照姓氏笔划进行排序。要实现笔画排序法并不难．通过以下步骤即可实现。     

基于最大熵模型和规则的中文姓名识别

中文姓名识别是中文信息处理的一项重要技术,识别的召回率对其它需要以姓名识别为基础的中文信息处理技术有至关重要的影响。提出了一种统计模型和处理规则相结合的中文姓名识别方法：首先以最大熵模型识别潜在姓氏,而后再通过判定规则作进一步处理。真实语料的开放测试表明,该方法在召回率方面有明显的优势,可以达到94%以上的召回率,同时能保证较高的准确率。     

西方姓名译名的自动识别研究

西方姓名译名的自动识别为汉语自动分词不可或缺的组成部分。该文以西方姓名译名用字信息为基础，充分利用标准词表来限制西方姓名译名的过度生长能力，并使用首尾逼近和局部频率等方法来进一步改善识别效果，并且针对西方姓名译名的特点进行了有针对性的处理。对真实语料进行测试，正确率达到96．87％，召回率达到97．20％。     

一种基于位置概率模型的中文人名识别方法

提出了一种基于位置概率模型的中文人名识别算法.系统的知识源来自于两个方面:人名列表以及标注语料库中提取的人名的左右边界词语.识别过程是:首先根据位置概率模型识别出篇章中可能的人名,然后扩散到整个篇章来召回遗漏人名,最后附加几条启发式规则来对结果进行修正.对40篇新闻语料共计120KB进行开放测试,准确率达80.5%,召回率为76.1%.     

一种与分词一体化的中文人名识别方法

提出了一种与分词一体化的人名识别方法，根据中文人名内部用字产生潜在人名，可信度较高的潜在人名与其它候选切分词共同组成分词有向图的节点。利用Bigram和Trigram给有向边赋值，使有向图的最短路径对应句子的正确切分，确定了句子的切分路径即可识别出句子中的人名。实验结果表明，该方法取得了较好的人名识别正确率。     

基于混合方法的中文人名识别研究

当前中文人名识别的研究主要针对中国人名,而对日本人名及音译人名的专门研究相对较少,识别效果也亟待提高。提出利用CRRM方法进行中、日及音译人名同步识别。该方法基于CRF（Conditional Random Fields）并结合了上下文规则及人名可信度模型。此外,利用局部统计算法对边界识别错误的人名进行修正,并利用扩散操作召回未被识别的人名。实验结果表明,中、日、音译人名识别的F值均高于90%,提出的方法可以取得较好的识别效果。     

一种基于词频统计的组织机构名识别方法

命名实体识别是自然语言处理必不可少的重要部分, 其中组织机构名识别占了很大的比例。提出了基于词频统计的组织机构名识别方法。训练数据主要通过百度百科词条整理得到。训练时, 利用百度百科词条名在词条文本中的频数统计进行机构构成词的词频统计。在此基础上, 构建了数学模型, 实现了组织机构名识别算法。该识别算法集成到了中文分词中, 取得了较好的识别结果, 可以满足一定的实际应用需求。     

基于混合模型的中国人名自动识别

本文提出了一种支持向量机(SVM)和概率统计模型相结合的中国人名自动识别方法。该方法首先按字抽取特征向量的属性得到训练集,采用多项式核函数建立SVM人名识别模型,然后在特征空间中计算测试样本到SVM最优超平面的距离,当该距离大于给定的阈值时使用SVM对测试样本进行分类,否则使用概率统计方法。实验表明,采用混合模型,对样本在空间的不同分布使用不同的方法可以取得比单独使用SVM或概率统计更好的分类效果,系统开式综合指标F-值比单纯使用支持向量机方法提高了1.51%。     

边界模板和局部统计相结合的中国人名识别

本文提出了一种基于篇章信息的中国人名识别算法。我们从标注语料中提取人名左右边界词语及人名用字频度作为系统知识源。识别过程是:首先利用带有频度的边界模板识别出可能的人名,并把识别结果扩散到整篇文章以召回数据稀疏导致的遗漏人名。然后应用上下文局部统计量及几条启发式规则对识别结果进行边界校正。该算法具有线性时间复杂度,大规模开放测试(针对1354篇新闻报道约304万字,含人名3.7万个)的正确率为94.52%,召回率为98.97%,效果非常令人满意。     

HENU汉语分词系统中的中文人名识别算法

论文介绍在HENU汉语自动分词系统中对中文人名的自动识别算法。该算法在常用的规则和统计相结合方法基础之上,采用了局部回溯分词的思想,较好地解决了同姓异名对的冲突问题。在开放测试中,该方法取得了90.9%的准确率和95.9%的召回率。