【摘 要】
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传统基于统计的命名实体识别方法存在需要大量人工标注的缺陷,导致识别准确率较低。为了提升识别效果,提出一种基于条件随机场的半监督学习方法(S-CRF)对命名实体进行识别。
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传统基于统计的命名实体识别方法存在需要大量人工标注的缺陷,导致识别准确率较低。为了提升识别效果,提出一种基于条件随机场的半监督学习方法(S-CRF)对命名实体进行识别。该方法将实体识别看作序列标注问题,对少量数据进行人工标注并构建实体集,通过K-means聚类算法选取有代表性的未标注数据文本进行自动标注,采用条件随机场对语料进行训练测试。选取中文应急预案文档进行实验,该方法在各个标签上的识别效果分别达到93.52%、93.04%、95.81%。实验结果表明,该方法优于传统规则方法,能有效提高应急预案命名实
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