【摘 要】
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目前,维吾尔文命名实体识别研究主要集中在单类实体,且没有引入半监督学习方法,从而无法利用未标注语料的无监督语义和结构信息.该文以条件随机场为基本框架,提出了一种基于
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院 ,新疆乌鲁木齐830046新疆大学新疆多语种信息技术实验室 ,新疆乌鲁木齐830046;
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目前,维吾尔文命名实体识别研究主要集中在单类实体,且没有引入半监督学习方法,从而无法利用未标注语料的无监督语义和结构信息.该文以条件随机场为基本框架,提出了一种基于半监督学习的维吾尔文命名实体识别方法.通过引入词法特征、词典特征、以及基于词向量的无监督学习特征,对比不同特征对识别的影响,并对模型进行优化.实验表明,CRF模型融合多种特征时维吾尔文命名实体识别的F值达到87.43％,说明词法特征和无监督学习特征的有机结合,可以大大减少人工选取特征的工作量,同时也可提高维吾尔文命名实体识别的性能;CRF模型相比于神经网络模型,更适合用于实际应用中.
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