2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩49頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、中文命名實體識別是指識別出文本中特定的實體。它是機(jī)器翻譯、文本分類、信息檢索和自動文摘、自動問答等多種自然語言處理技術(shù)的基礎(chǔ)。作為信息抽取的基本任務(wù),為了促進(jìn)其他技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展,命名實體識別一直是自然語言處理的研究熱點之一。因此,研究中文命名實體的識別技術(shù)是很有意義,也是非常重要的。 針對現(xiàn)代漢語文本的特點,本文主要研究以人名、地名和機(jī)構(gòu)名的識別為核心內(nèi)容的中文命名實體識別問題。我們以SIGHAN競賽的命名實體定義和評測標(biāo)準(zhǔn)為

2、依據(jù),利用基于Stacking框架的組合分類器來進(jìn)行命名實體識別,結(jié)合局部特征和全局特征,對中文命名實體識別進(jìn)行了實驗。另外,在結(jié)合多種特征的同時,本文又加入了詞列表信息來進(jìn)一步提高實驗系統(tǒng)的性能。 在本文中,我們詳細(xì)介紹了Stacking框架的定義、模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練方法以及模型算法的選擇等,提出了適合于各類中文命名實體的特征模板。在特征選擇過程中為了不影響命名實體識別的精度并使其保證一定的獨立性,我們并不選用分詞和詞性標(biāo)注作為特

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論