基于类语言模型的中文机构名称自动识别

摘要：

提出了一种基于类语言模型的中文机构名称自动识别方法,将分词和机构名称自动识别有机地结合起来.在机构名称识别的类语言模型中采用等级结构,使得嵌套有人名、地名等实体的机构名称能够较好地识别出来.在实验过程中,逐步增加实验条件,依次加入启发信息、缓存模型和机构名缩写处理,使得实验结果显著提高.在开放测试中,中文机构名称最终识别的查准率和查全率分别为85.47%和72.81%.

关键词：类语言模型、中文机构名称识别、启发信息、Viterbi算法

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研项目20050007023

在线出版日期：2006-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：212-214