【摘 要】
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命名实体是文本中基本的信息元素,是正确理解文本的基础.命名实体识别就是要判断一个文本串是否代表一个命名实体,并确定它的类别,即发现命名实体和标注命名实体.命名实体识
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命名实体是文本中基本的信息元素,是正确理解文本的基础.命名实体识别就是要判断一个文本串是否代表一个命名实体,并确定它的类别,即发现命名实体和标注命名实体.命名实体识别的研究广泛的应用于诸多自然语言处理任务中,如机器翻译、文本分类、信息检索和自动文摘等,于是它的研究成果必将推动自然语言处理领域的相关研究.该文主要对英语命名实体识别进行了研究.分别利用了标准的隐马尔可夫模型(HMM,HiddenMarkov Model)和改进隐马尔可夫模型并结合规则两种方法进行英语命名实体的识别,并对实验结果进行了分析.该文首先使用标准的HMM对英语命名实体识别进行了实现.通过对结果的分析,发现单纯的依靠HMM而不利用一些待识别文本中的上下文信息、词汇的语义信息及一些外部资源识别效果并不理想.然后该文使用了改进HMM并结合规则的方法对英语命名实体识别进行了实现.通过对数据平滑技术的研究,发现数据稀疏问题是英语命名实体识别需要着重解决的一个问题.数据稀疏问题解决的好与坏,直接决定了系统性能的高低.所以该文在采用了几种典型的数据平滑技术的基础上,又使用了回退模型来处理数据稀疏问题.另外,在对传统的HMM加以改进后,该文又使用了规则方法辅助命名实体识别.对第七届消息理解会议(MUC,Message Understanding Conference)正式测试集进行了开放测试,识别结果的F值达到80﹪以上.
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