【摘 要】
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针对机构命名实体识别效率低的问题，提出一种基于隐马尔科夫模型（HMM）的京剧机构命名实体识别算法。利用HMM模型标注文本切分结果的词性消除歧义，通过Viterbi算法计算某种分词结
【机 构】
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北京理工大学计算机学院,北京戏曲艺术职业学院,北京联合大学师范学院
【基金项目】
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北京市优秀人才培养计划基金资助项目(2012D002002000001);北京市职业院校教师素质提高工程基金资助项目
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针对机构命名实体识别效率低的问题，提出一种基于隐马尔科夫模型（HMM）的京剧机构命名实体识别算法。利用HMM模型标注文本切分结果的词性消除歧义，通过Viterbi算法计算某种分词结果所对应的可能性最大的词性序列。根据定制的名称识别规则，借助机构前缀词库、后缀词库获得机构名称左右边界，通过自动机算法识别语料中的机构命名实体，并将新词加载到分词词典中。针对京剧领域语料进行开放测试验证，结果表明，该算法的识别正确率可达到99％。
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