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《昆明理工大学》 2004年
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基于统计的机器学习的中文命名实体识别

孟迎  
【摘要】:计算语言学所研究的命名实体是指句子中有确定含义的名词。由于命名实体 包含了文本中重要的信息,命名实体识别是信息抽取研究中最有意义的研究内容 之一。另外,文本中频繁出现的命名实体,也是制约分词精度提高的最主要原 因。其识别的好坏将直接影响分词精度以及其后的词性标注和句法分析的精度, 命名实体的自动识别也是汉语分词的关键问题和热点问题。因此研究命名实体自 动识别具有重要的理论意义和实际意义。 在汉语文本处理中通常关注的命名实体可以分为7个类别:“人名”,“地 名”,“机构名”,“日期”,“时间”,“货币”,“百分比”。 目前命名实体识别主要 使用两种方法:基于统计的方法和基于规则的方法。前者利用统计的方法从真实 的文本自动抽取命名实体的构成规律,通过训练的语言模型自动识别命名实体: 后者主要利用语言学家的理性知识,通过语言学家书写的规则识别命名实体。本 文运用统计与规则相结合的方法,一方面利用了较大规模的语料库来训练,统计 命名实体的用字用词规律。另一方面,从已经标注的语料库中提取了大量用于识 别的规则,最终成功的实现了这些命名实体的识别,识别的精度比单纯基于统计 的方法和单纯基于规则的方法都有所提高,具体地,本文的工作主要集中在以下 几个方面: 1. 汉字编码转换。汉字编码是汉语文本进入计算机处理的第一步。汉语由 于存在简体、繁体两种体统,编码比较复杂,编码的格式并不统一。本文研究并 实现了汉语不同编码体统之前的转换,支持当前所有主要汉语编码间的转换并实 现了多种汉字符号集的共存。为后面的文本预处理和命名实体识别提供了基础。 2. 非汉字符号和数字识别。非汉字符号和数字是文本中比较容易识别的部 分,可以在命名实体识别之前进行处理。本文首先对不同格式、不同内容的文本 进行了分句处理,然后对文本中的非汉字符号,如百分比、金额、阿拉伯数字 等,以及汉字数字进行了识别。 3. 基于评价函数的人名地名识别。本文通过对大规模标注语料进行训练, 统计出人名、地名的用字、用词和上下文特性,用基于统计的评价函数对侯选人 基于统计的机器学习的中文命名实体识别 名、地名进行打分,通过运用动态规划方法识别出人名、地名在文本中可能出现 的位置。 4.基于决策树的命名实体识别。引入机器学习的方法,设计了一种基于决 策树的识别模型,结合了命名实体句法组成的基本结构特征和上下文特征,该方 法不依赖于分词系统,可以对分词过后的语料进行处理,同时也对其它命名实体 进行了识别。 5.基于模板匹配的机构名识别。通过真实语料中获取的大量机构名,对机 构名的组成进行了深入的剖析,总结出识别机构名的模板,提出了一种基于模板 匹配的汉语机构名识别方法。 6.介绍集成基于多种策略的命名实体识别技术的两个系统,并分别给出若 干示例,说明命名实体识别在其中的作用。 目前的实验结果表明,本文所采用的统计与规则结合的方法,获得了比较理 想的识别精度,所做的命名实体识别畏盖了命名实体的所有类别,并考虑到了汉 语文本的预处理中存在的问题。所做工作具有一定的研究意义和实用价值。
【关键词】:命名实体识别 统计 机器学习 规则 文本预处理
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP182
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-11
  • 第1章 绪论11-17
  • 1.1 课题的来源及研究的目的及意义11
  • 1.2 国内外在该方向的研究现状及分析11-15
  • 1.2.1 中国人名的识别12-13
  • 1.2.2 中国地名的识别13-14
  • 1.2.3 外国译名的识别14
  • 1.2.4 机构名的识别14-15
  • 1.3 本文主要工作15-17
  • 第2章 汉字编码转换17-25
  • 2.1 引言17
  • 2.2 汉字编码转换17-23
  • 2.2.1 主要编码体系介绍17-21
  • 2.2.2 汉字编码转换实现21-23
  • 2.3 本章小结23-25
  • 第3章 非汉字符号和中英文数词识别25-31
  • 3.1 引言25
  • 3.2 预处理中阿拉伯数词的识别25-29
  • 3.2.1 格式统一处理26-27
  • 3.2.2 结构的归整27-29
  • 3.3 中文数词的识别29-30
  • 3.4 本章小结30-31
  • 第4章 基于统计的人名地名的识别31-45
  • 4.1 引言31
  • 4.2 汉语分词词性标注流程31-33
  • 4.3 人名地名译名的识别33-42
  • 4.3.1 各类未登录的统计信息33-36
  • 4.3.2 寻找候选的命名实体36-39
  • 4.3.3 规则的组织39-40
  • 4.3.4 动态规划40-41
  • 4.3.5 后处理41-42
  • 4.4 实验结果及分析42-43
  • 4.5 本章小结43-45
  • 第5章 基于决策树的命名实体的识别45-53
  • 5.1 引言45
  • 5.2 决策树模型简介45-48
  • 5.2.1 决策树的概念45-46
  • 5.2.2 构造决策树46-48
  • 5.3 用决策树方法进行命名实体识别48-51
  • 5.3.1 模型的定义48-49
  • 5.3.2 结构模板的建立49-50
  • 5.3.3 应用决策树的方法引入上下文50-51
  • 5.4 实验结果与分析51-52
  • 5.5 本章小结52-53
  • 第6章 基于模板匹配的机构名识别53-63
  • 6.1 引言53-54
  • 6.2 机构名的组成分析54-57
  • 6.2.1 简单类型机构名全称的内部组成54-56
  • 6.2.2 复合型机构名56-57
  • 6.3 机构名的识别57-60
  • 6.3.1 机构名识别模板57
  • 6.3.2 机构名各组成部分的识别57-58
  • 6.3.3 机构名的识别流程58-60
  • 6.3.4 机构名的边界条件60
  • 6.4 实验结果及分析60-61
  • 6.5 本章小结61-63
  • 第7章 应用软件系统开发63-71
  • 7.1 引言63
  • 7.2 分词词性标注系统CEMT2K63-65
  • 7.2.1 系统主要功能介绍63
  • 7.2.2 运行菜单及其结果63-65
  • 7.3 汉英翻译系统MTS2K65-69
  • 7.3.1 系统主要功能介绍67
  • 7.3.2 翻译菜单以及结果67-69
  • 7.4 本章小结69-71
  • 第8章 研究结论71-73
  • 致谢73-74
  • 参考文献74-78
  • 附录A: 攻读学位期间发表的学术论文78-79
  • 附录B: 汉语词性标注集79-81
  • 附录C: 标点符号集81

【引证文献】
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3 周昆;基于规则的命名实体识别研究[D];合肥工业大学;2010年
4 杨永贵;中文信息抽取关键技术研究与实现[D];北京邮电大学;2008年
5 江超男;面向社会网络应用的关系抽取研究[D];南京理工大学;2010年
6 陈扬;基于命名实体识别的学科智能答疑模型研究[D];东北师范大学;2010年
7 俞鸿魁;基于层次隐马尔可夫模型的汉语词法分析和命名实体识别技术[D];北京化工大学;2004年
8 王江伟;基于最大熵模型的中文命名实体识别[D];南京理工大学;2005年
9 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
10 丁卓冶;中文命名实体识别的研究[D];大连理工大学;2008年
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