資源描述：
《基于crf的中文命名實(shí)體識(shí)別方法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、圖書分類號(hào)UDC注-1271TP391.1密級(jí)非密碩士學(xué)位論文基于CRF的中文命名實(shí)體識(shí)別方法研究王峰指導(dǎo)教師（姓名、職稱）申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別專業(yè)名稱王召巴教授工學(xué)碩士檢測(cè)技術(shù)與自動(dòng)化裝置論文提交日期論文答辯日期學(xué)位授予日期年年年月月月日日日論文評(píng)閱人答辯委員會(huì)主席注1：注明《國際十進(jìn)分類法UDC》的分類年月日原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對(duì)本文的研究
2、作出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名：日期：關(guān)于學(xué)位論文使用權(quán)的說明本人完全了解中北大學(xué)有關(guān)保管、使用學(xué)位論文的規(guī)定，其中包括：①學(xué)校有權(quán)保管、并向有關(guān)部門送交學(xué)位論文的原件與復(fù)印件；②學(xué)?？梢圆捎糜坝 ⒖s印或其它復(fù)制手段復(fù)制并保存學(xué)位論文；③學(xué)?？稍试S學(xué)位論文被查閱或借閱；④學(xué)校可以學(xué)術(shù)交流為目的，復(fù)制贈(zèng)送和交換學(xué)位論文；⑤學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容（保密學(xué)位論文在解密后遵守此規(guī)定）。簽名：日期：導(dǎo)師簽名：日期：中北大學(xué)學(xué)位論文基于CRF的中文
3、命名實(shí)體識(shí)別方法研究摘要作為文本信息中的基本信息元素，命名實(shí)體是正確理解文本的基礎(chǔ)。命名實(shí)體識(shí)別就是將文本信息中規(guī)定的實(shí)體識(shí)別出來，它在自然語言處理中是一項(xiàng)基礎(chǔ)性的工作，在信息抽取，機(jī)器翻譯，自動(dòng)問答等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本文以中科院網(wǎng)絡(luò)科技監(jiān)測(cè)平臺(tái)建設(shè)為背景，采用條件隨機(jī)域模型（CRF），研究中文命名實(shí)體的識(shí)別方法。本文通過分析目前命名實(shí)體識(shí)別的研究現(xiàn)狀，詳細(xì)闡述了近些年來國內(nèi)外命名實(shí)體識(shí)別的評(píng)測(cè)活動(dòng)；在分析了馬爾克夫模型和最大熵模型的基礎(chǔ)上，確立了基于條件隨機(jī)場(chǎng)模型的研究方案。本文在條件隨機(jī)場(chǎng)的預(yù)處理中，以字的方
4、式作為輸入標(biāo)準(zhǔn)，從字的角度來切割文本，以獲得更多文本信息的上下文特征；在模型訓(xùn)練中，對(duì)不同的模板對(duì)文本進(jìn)行了識(shí)別，得到了一個(gè)相對(duì)較為優(yōu)化的訓(xùn)練模板，并在訓(xùn)練語料中加入詞性的外部特征，通過實(shí)驗(yàn)表明，該方法可以彌補(bǔ)訓(xùn)練規(guī)模的不足，在一定程度上提高了實(shí)體的識(shí)別效果。本文針對(duì)中科院網(wǎng)絡(luò)科技監(jiān)測(cè)平臺(tái)建設(shè)的要求，利用SIGHAN2006MSRA的語料庫，通過對(duì)不同模板的測(cè)試，采用模式學(xué)習(xí)方法對(duì)不同詞的粒度實(shí)體進(jìn)行識(shí)別，自動(dòng)識(shí)別出語料中的命名實(shí)體；通過對(duì)測(cè)試語料的識(shí)別，獲得實(shí)體識(shí)別的詳細(xì)信息，并與正確的人工標(biāo)記結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果說明
5、了采用CRF進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別可以取得了不錯(cuò)的識(shí)別效果。論文的研究成果為日后實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)平臺(tái)準(zhǔn)確的進(jìn)行實(shí)體識(shí)別打下基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：條件隨機(jī)場(chǎng)命名實(shí)體特征模板標(biāo)注集中北大學(xué)學(xué)位論文ResearchonChineseNamedEntityRecognitionBasedonCRFAbstractNamedEntityRecognitionistorecognizespecificentitiesintext.Asthebasicinformationunitoftext,NamedEntityisessentialtothecor
6、rectunderstandingofatext.NamedEntityRecognition(NER)isabasictaskinnaturallanguageprocessingresearch,whichiswidelyusedinmachinetranslation,informationextraction,automaticsummarizationandsoon.Sohowtoidentifynamedentityhasgreattheoreticalandpracticalsignificance.In
7、thispaper,firstly,itinvestigatedandsummarizedthecurrentstatusoftheNameEntityRecognition.Andthen,itintroducedtheevaluationstrategyforNER,whichanalyzedthecurrentmethodoftheNameEntityRecognition.Detaileddescriptionoftheconditionalrandomfieldmodel,conditionalrandomf
8、ieldisastatisticalmachinelearningmethods,ithasgoodperformanceinlabelingandfragmentingthesequence.Traininginthemodel,weaddedthepartofspeechastheexternalcharacteristics
