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《哈尔滨工业大学》 2006年
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中文命名实体识别方法研究

廖先桃  
【摘要】: 中文命名实体(Named Entity,NE)识别是指识别出文本中特定的实体。它是信息抽取、机器翻译、自动问答等多种自然语言处理技术的基础。但是,由于受中文自身特点的限制,中文命名实体识别一直相当困难。为了促进其他技术和应用的发展,研究中文命名实体的识别技术是很有意义,也是非常重要的。 目前中文命名实体识别领域主要有规则和统计两类方法。统计方法以统计模型为基础,而统计模型可大体分为产生式模型和条件概率模型。本文研究的目的就是要讨论中文命名实体识别的几种方法,并分析方法之间的性能差异。为此,文中主要说明了四种中文命名实体识别方法,包括规则、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)、最大熵模型(Maximum Entropy,ME)和条件随机域(Conditional Random Fields,CRF)。 本文在利用规则的方法进行NE识别时,针对各类NE的特点制定了相应的规则,很好的描述了NE的内部结构和外部特征,达到了较高的准确率。但是规则的建立过程费时费力,且规则不易移植,代价高。 HMM、ME和CRF都是统计模型。HMM是产生式模型的典型代表,ME和CRF属于条件概率模型。通过对三种模型的实验对比和分析,本文证明了基于CRF方法的NE识别性能最好。另外,本文还对ME模型进行了比较深入的研究,对比了它在不同的标注集、不同的特征模板以及加入语言学特征的情况下的性能变化。最后还尝试了层次的ME模型,提高了机构名的识别效果。 总的来说,中文命名实体识别问题是自然语言处理领域的一个基础的重要问题。本文在不同方法上的实验和分析为NE识别做了一些有益的尝试,取得了一些初步成果。随着中文NE识别技术研究的不断深入和发展,NE识别的性能将会获得更大的提高。
【关键词】:中文命名实体 规则 最大熵模型 条件随机域 隐马尔可夫模型
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP391.43
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第1章 绪论8-18
  • 1.1 课题背景与意义8-9
  • 1.2 命名实体识别研究现状9-18
  • 1.2.1 相关的评测会议9-10
  • 1.2.2 命名实体识别的主要技术路线10-16
  • 1.2.3 本文的研究内容16-18
  • 第2章 理论知识18-35
  • 2.1 概率模型18-19
  • 2.2 隐马尔可夫模型介绍19-23
  • 2.2.1 形式化描述19-20
  • 2.2.2 NE 识别的数学描述20-22
  • 2.2.3 解码22-23
  • 2.3 最大熵模型介绍23-27
  • 2.3.1 引言23
  • 2.3.2 形式化描述23-25
  • 2.3.3 模型求解25-27
  • 2.3.4 模型优点27
  • 2.4 最大熵马尔可夫模型27-29
  • 2.5 条件随机域模型29-34
  • 2.5.1 引言29-30
  • 2.5.2 标记偏置问题30-31
  • 2.5.3 形式化描述31-34
  • 2.6 本章小结34-35
  • 第3章 基于规则的中文命名实体识别35-44
  • 3.1 引言35-36
  • 3.2 实体名使用的规则36-39
  • 3.2.1 实体名的外部规则36-38
  • 3.2.2 实体名的内部规则38-39
  • 3.3 时间表达式和数量短语的规则39-40
  • 3.3.1 时间表达式的规则39-40
  • 3.3.2 数字表达式的规则40
  • 3.4 资源文件及规则应用40-41
  • 3.4.1 其他资源文件40-41
  • 3.4.2 规则的应用41
  • 3.5 实验及结果分析41-43
  • 3.5.1 实验数据及评价指标41-43
  • 3.5.2 实验结果及分析43
  • 3.6 本章小结43-44
  • 第4章 基于统计的中文命名实体识别44-64
  • 4.1 基于HMM 的NE 识别44-45
  • 4.2 基于ME 的NE 识别45-57
  • 4.2.1 基于ME 的NE 识别系统的实现46-50
  • 4.2.2 扩展ME 标注集50-51
  • 4.2.3 修改ME 特征模板51-54
  • 4.2.4 加入语言学特征54-55
  • 4.2.5 基于层次ME 的NE 识别55-57
  • 4.3 基于CRF 的NE 识别57-61
  • 4.3.1 基于复杂特征的NE 识别59-60
  • 4.3.2 基于简单特征的NE 识别60-61
  • 4.4 四种方法的比较61-63
  • 4.5 本章小结63-64
  • 结论64-65
  • 参考文献65-69
  • 攻读学位期间发表的学术论文69-70
  • 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明70
  • 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书70
  • 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理70-71
  • 致谢71

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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7 付比兴 本报记者 李兵;“开学在即,我还在为学费发愁”[N];锦州日报;2006年
8 刘国华;大连轻工业学院正式更名为大连工业大学[N];辽宁日报;2007年
9 周颐;校企合作育人才[N];现代物流报;2006年
10 刘玉靖 武晓东;三驾马车领跑科研攻关[N];中国纺织报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 江会星;汉语命名实体识别研究[D];北京邮电大学;2012年
2 李杰;隐马尔可夫模型的研究及其在图像识别中的应用[D];清华大学;2004年
3 穆一夫;基于认知的非结构化信息抽取关键技术与算法研究[D];中国矿业大学(北京);2013年
4 孙广路;基于统计学习的中文组块分析技术研究[D];哈尔滨工业大学;2008年
5 豆增发;生物命名实体识别及生物文本分类[D];西安电子科技大学;2013年
6 姜维;统计中文词法分析及其强化学习机制的研究[D];哈尔滨工业大学;2007年
7 罗芳;意见挖掘中若干关键问题研究[D];武汉理工大学;2011年
8 曹海龙;基于词汇化统计模型的汉语句法分析研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
9 刘小军;人脸识别技术研究[D];中国科学院电子学研究所;2001年
10 李彦鹏;特征耦合泛化及其在文体挖掘中的应用[D];大连理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 廖先桃;中文命名实体识别方法研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
2 张晓艳;基于混合统计模型的汉语命名实体识别方法的研究与实现[D];国防科学技术大学;2004年
3 张剑;基于CRF的英文命名实体识别研究[D];哈尔滨工业大学;2006年
4 周昆;基于规则的命名实体识别研究[D];合肥工业大学;2010年
5 任惠;基于Stacking框架的命名实体识别[D];大连理工大学;2008年
6 马龙;基于条件随机域模型的中文地名识别的研究[D];大连理工大学;2009年
7 徐中一;中文信息抽取中的若干问题研究[D];吉林大学;2007年
8 孙静;基于组合分类器的生物命名实体识别[D];大连理工大学;2010年
9 郭家清;基于条件随机场的命名实体识别研究[D];沈阳航空工业学院;2007年
10 孟迎;基于统计的机器学习的中文命名实体识别[D];昆明理工大学;2004年
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