基于层叠条件随机场的中文医疗机构名识别

针对目前中文医疗机构名识别问题,提出一种基于层叠条件随机场模型的中文医疗机构名识别方法;该方法第一层条件随机场(CRF)模型基于词粒度,结合自定义词典,实现人名、地名以及简单机构名识别,将最终的结果传递到第二层CRF模型;第二层CRF模型通过词性、词界以及上下文等特征最终完成对复合嵌套的医疗机构名实体的识别。结果表明:在封闭实验中,该方法识别正确率达到94.6%,召回率达到96.2%;在开放实验中,该方法识别正确率达到92.3%,召回率达到90.2%。本文模型相比于结合规则的单层CRF模型,F值分别提高1.99%、2.8%,总体结果得到显著改善。     

基于规则和统计相结合的地名实体识别的研究

提出了一种在构造内部规则和外部规则的同时采用概率统计的中文地名实体的识别方法,并利用这种基于规则和统计相结合的方法对测试语料库进行识别测试,实验证明该方法获得了较高的准确率和召回率,具有可行性和合理性,同时也指出了它的局限性.     

基于SVM和CRF的双层模型中文机构名识别

提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法.第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后将两层的识别结果合并,并通过一个后续处理对置信度较低的识别结果进行修正.大规模真实语料的开放测试表明,精确率达到94.83%,召回率达到95.02%,证明了该方法的有效性.     

CRF与规则相结合的藏文人名识别方法

文章就藏文人名本身的特性分析了人名识别的难点,提出了CRF与规则相结合的藏文人名识别方法.该方法首先以CRF作为机器学习模型,充分利用藏文人名的各类特征,然后针对人名不能全面召回的问题,利用规则方法进行后处理,最终建立了一种优势互补的识别模型.实验结果表明,该文提出的方法具有较好的性能,F-值可达91.55.     

基于SVM和CRF的双层模型中文机构名识别

提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法．第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识别结果传至第二层辅助下一步的识别;第二层采用基于驱动的方法,将SVM和CRF结合进行复杂机构名的识别;最后将两层的识别结果合并,并通过一个后续处理对置信度较低的识别结果进行修正．大规模真实语料的开放测试表明,精确率达到94.83 %,召回率达到95.02%,证明了该方法的有效性．     

采用CRF模型的哈萨克语信息技术术语自动抽取技术研究

研究哈萨克语信息技术术语自动识别方法.采用基于条件随机场(CRF)的方法,针对哈萨克语信息技术术语的组成形式、定界规则等术语自动识别标注问题,结合哈萨克语本身词性、词边界、术语类别标注的特征,分析不同特征组合对术语识别的影响,并探讨最有效的组合.结果表明,CRF模型正确识别率为83.08%,召回率为80.13%,F值为80.57%.     

基于支持向量机的中文文本中地名识别

提出并实现了一种基于支持向量机(SVM)的中文文本中地名的自动识别方法.结合地名的特点,抽取单字本身、基于字的词性、是否在地名特征词表中及其上下文的信息作为向量的特性,并将其转化为二进制表示,在此基础上建立了训练集,并通过对多项式Kernel函数的测试,得到了用支持向量机进行地名识别的机器学习模型.实验表明,所建立的SVM地名识别模型是有效的,系统开式召回率和精确率分别达86.69% 和93.82%,F-值为90.12%.     

基于深度学习的中文地名识别研究

基于深度学习的循环神经网络方法,面向中文字和词的特点,重新定义了地名标注的输入和输出,提出了汉字级别的循环网络标注模型.以词级别的循环神经网络方法为基准,本文提出的字级别模型在中文地名识别的准确率、召回率和F值均有明显提高,其中F值提高了2.88%.在包含罕见词时提高更为明显,F值提高了26.41%.      

汉语自动分词中中文地名识别

以词语级的中文地名为识别对象，根据地名内部用字的统计信息和地名构成特点产生潜在地名．在汉语自动分词中将可信度较高的潜在地名等同于句子的候选切分词，利用候选切分词本身的可信度和上下文接续关系评价句子的各种切分方案．在确定句子最佳切分时识别句子中的中文地名．对真实语料进行封闭和开放测试，封闭测试结果为召回率93．55％，精确率94．14％，F-1值93．85％；开放测试结果为召回率91．27％，精确率73．48％，F-1值81．42％．取得了比较令人满意的结果．     

基于CRF和转换错误驱动学习的浅层句法分析

本文提出一种CRF和基于转换错误驱动相结合的中文浅层句法分析方法.该方法应用于宾州大学中文树库,取得不错的组块识别效果.在CRF识别的基础上,对初始识别结果中的组块标注信息进行统计分析,获得候选转换规则集合;再根据定义的规则评价函数对候选集进行筛选,得到最终的转换规则集合;最后应用转换规则集对CRF标注的结果进行校正....     

东盟十国新闻文本的命名实体识别研究

为构建东盟十国知识图谱,需要对相关文本进行命名实体识别工作。设计一种基于双向GRU-CRF的神经网络模型对中国驻东盟十国大使馆中文新闻数据进行命名实体识别。以预训练的领域词向量为输入,利用双向GRU网络从向量化的文本中提取语义特征,再通过CRF层预测并输出最优标签序列。为了进一步改善结果,在双向GRU和CRF层之间添加两层隐藏层。在数据预处理方面,提出一种数据集划分算法对文本进行更加科学合理的划分。在东盟十国数据集上将该模型与几种混合模型进行对比,结果显示所提模型在人名、地名、组织机构名识别任务中拥有更好的识别性能。     

基于互信息的中文姓名识别方法

提出并实现了一个基于互信息的中文姓名识别方法,该方法充分挖掘姓名和其上下文信息的关联程度以及姓名用字之间关联程度的信息,引入互信息对其进行定量的描述;提出中文姓名的上下文互信息、内部互信息等概念,并对其建立了动态评价函数,开放测试结果表明,该方法有效地提高了中文姓名识别的效果,保证了较高的精确率和召回率。     

汉英机器翻译中趋向动词处理研究

在大规模语料的基础上，对趋向动词的用法和上下文信息进行了统计和分析，得到了趋向动词在谓词后面作趋向补语的概率、小概率作趋向补语（即趋向动词在谓词后面作补语的概率介于两个阈值之间）时的上下文信息；建立了一个基于趋向动词在谓词后面作趋向补语的概率统计模型来识别趋向动词用法，同时，根据趋向动词与谓词搭配后词义变化情况，对词典进行了补充．封闭测试识别精确率达99．01％，召回率达96．67％；开放测试识别精确率达98．14％，召回率达96．19％．     

Chinese word segmentation with local and global context representation learning

A local and global context representation learning model for Chinese characters is designed and a Chinese word segmentation method based on character representations is proposed in this paper.First,the proposed Chinese character learning model uses the semantics of local context and global context to learn the representation of Chinese characters.Then,Chinese word segmentation model is built by a neural network,while the segmentation model is trained with the character representations as its input features.Finally,experimental results show that Chinese character representations can effectively learn the semantic information.Characters with similar semantics cluster together in the visualize space.Moreover,the proposed Chinese word segmentation model also achieves a pretty good improvement on precision,recall and f-measure.     

预训练模型下航天情报实体识别方法

为了快速处理航天情报,基于数据驱动的深度学习技术,提出融合多源异构知识标注中文航天情报数据集的方法流程,以及基于预训练(pre-training)模型的航天情报实体识别(AIER)方法;通过对航天情报进行命名实体识别,达到对航天情报进行信息抽取的目的.通过融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型和条件随机场(CRF)模型构建AIER模型(BERT-CRF模型),将其与隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)模型、双向长短期记忆网络加条件随机场(BiLSTM-CRF)模型进行实体识别对比实验.结果表明:基于预训练模型的AIER模型能够取得93.68%的准确率、97.56%的召回率和95.58%的F₁值;相比于其他方法,基于预训练模型方法的性能得到提高.     

SVM与错误驱动学习相结合的中文人名识别

利用基于转换的错误驱动学习方法对SVM的识别结果进行校正,转换规则较好地处理了语言现象中的特殊情况,进一步提高了SVM的识别结果。实验结果表明,该方法的中文人名识别的准确率、召回率和F值均得到了提高。     

中国古代文学学习的困惑及反思

高等院校中国古代文学课程已经形成了一个比较完善的学科体系,其所传授的知识内容、教学的模式也已相对固定.但由于高校中国古代文学教学课时数相对较少、教学内容庞杂、学生学习方法不当等诸多原因,学生在学习时面临不少的困惑.     

基于ALICE的汉语自然语言接口

分析人工智能聊天机器人ALICE的知识组织结构和推理机制,研究ALICE在处理汉语时需要解决的问题,提出利用语义语法扩展知识描述语言AIML的表达能力.采用不确定性推理进行模式搜索并对结果打分择优和答案动态提取,基于ALICE设计实现了一个汉语自然语言接口--CNLIS,系统结构与具体领域无关.实验结果表明,该接口移植方便,准确率和召回率可分别达到91.45%和91.70%.