一种基于条件随机场的人名识别方法

本文提出了一种基于统计的中文人名识别方法，此方法使用最大概率分词模型对源句子进行粗切分，将粗切分信息融入到条件随机场模型中进行模型的训练。运用此方法分别对来自同一源语料的测试集和非同源语料的测试集进行了测试，F-值分别达到了91．3％和90．6％，证明了此方法的有效性。     

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。     

基于可信度模型的中文人名识别研究

该文根据中国人名的形成方式,总结和统计了人名的用字特征和边界模板特征,通过计算人名内聚度、人名区分度和边界模板可信度的综合概率作为人名可信度,对文本中人名进行识别或对已识别的人名进行纠正。该文将可信度检测模块嵌入到一个简易的命名实体平台中,在MSRA的语料上进行测试,实验结果说明可信度模型使得平台的人名识别F值提高了2.27%,整个系统的人名识别F值达到了91.72%。     

中文文本中外国人名与中国人名同步识别方法

根据中国人名和外国人名的构成特点产生潜在中国人名和外国人名，然后把它们作为节点词加入到句子的分词有向图中，利用上下文信息对有向图的边赋值．使有向图最短路径对应句子正确切分．在确定句子正确切分时识别出句子中的外国人名和中国人名，该方法可以避免由分词结果造成的人名不能被召回的现象，提高了人名识别的召回率．通过对真实语料的测试，在封闭测试中该方法对中国人名和外国人名识别的综合指标F值为97．30％．     

基于可信度的中文完整词自动识别

中文自动分词是中文信息检索中预处理工作的一部分,也是中文信息检索技术中的重要问题之一。针对在信息检索中完整词整体表达更有意义、更能体现用户查询目的的问题,结合完整词的成词特点,将互信息和完整词前后缀的计算,与组成完整词的可信度相关联,提出基于可信度的三种中文完整词自动识别方法,分别构成基于全信度、偏信度,以及前两者加权平均的混信度的完整词识别方法,设计及实现了基于可信度的三种完整词自动识别中文分词原型系统。最后给出了对第二届SIGHAN(2005)北京大学测试集语料的各项实验测试结果和分析,结果表明该原型系统的识别性能良好,且能同时满足多种性能的需求。     

基于统计的中文地名识别

本文针对有特征词的中文地名识别进行了研究。该系统使用从大规模地名词典和真实文本语料库得到的统计信息以及针对地名特点总结出来的规则,通过计算地名的构词可信度和接续可信度从而识别中文地名。该模型对自动分词的切分作了有效的调整,系统闭式召回率和精确率分别为90.24%和93.14% ,开式召回率和精确率分别达86.86%和91.48%。     

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%.     

一种基于共坐标上升算法的人名识别方法

共坐标上升算法(coordinate ascent algorithm)是一种迭代优化技术,可以用来指导特征权值的训练。提出一种基于该算法的中国人名识别方法,避免了已有的一些方法中人为指定特征权值的问题,更好地体现特征之间存在的隐含关系。该方法从基础语料中获取特征库及成名概率词典,在训练语料上提取相应特征后,采用共坐标上升学习算法训练得到特征权重以及成名阈值参数,运用学习得到的各参数对普通文本中的中国人名进行识别。提出的方法无需对训练语料进行人工标注,在人名识别时也无需进行分词和词性标注处理,代价低、性能优良、有较好的实用性,在开放测试集上F1值达到93.02%。     

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。     

一种组合型中文分词方法

设计一种组合型的分词机制:基于字典的双向最大匹配,基于字标注的中文分词方法和隐马尔科夫的分词方式。通过实验的结果比较,表明该种组合型的分词方法能够较好地解决中文歧义并发现新的登录词。     

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%。     

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%。     

基于词典的中文分词算法研究

中文分词是计算机自动处理文本的基础。通过比较常用的机械分词算法的优缺点,提出了分层逐字二分算法,综合了TRIE树和逐字二分分词的特点,以求通过较小的开销来实现较快的匹配速度。实验结果表明,该算法在综合性能上有显著提高。     

中文组织机构名称与简称的识别

本文提出了一种基于规则识别中文组织机构全称和简称的方法。全称的识别首先借助机构后缀词库获得其右边界,然后通过规则匹配并借助贝叶斯概率模型加以决策获得其左边界。简称的识别是在全称的基础上应用其对应的简称规则实现的。在开放性测试中,该方法的总体查全率为85.19%,查准率为83.03%,F Measure为84.10%;简称的查全率为67.18%,查准率为74.14%。目前该方法已应用于中文关系的抽取系统。     

网络新闻口语评论文本中人物对象识别方法

网络新闻口语评论文本中的人物对象是网络舆情的重要内容,是口语评论情感倾向性分析的基础。该文结合新闻口语评论中人物对象特点,提出了一种有效的人物对象自动识别方法。该方法首先在分词基础上,采用多频率综合判别对单字作为人物对象的可靠度进行评估,以获得稳定的识别线索;其次,根据线索划定处理窗口,利用改进频繁项挖掘算法,从窗口中提取候选人物对象;最后,对结果中存在的冗余进行优化处理。实验结果表明,新方法能够完整、有效地识别网络新闻口语评论文本中的人物对象。     

基于统计方法的中文姓名识别

本文介绍一个中文姓名的自动识别系统,该系统使用从姓名样本库和真实文本语料库中得到的大量统计数据,以提高系统识别性能。我们从1994年人民日报中随机抽取100篇文章作为测试样本,实验结果表明,准确率和召回率可同时达到90%以上。