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文檔簡介
1、命名實體是文本中基本的信息元素，是正確理解文本的基礎。命名實體識別就是要判斷一個字符串是否代表一個命名實體，并確定它的類別，即發(fā)現(xiàn)命名實體和標注命名實體。命名實體識別的研究廣泛應用于諸多自然語言處理任務中，如機器翻譯、文本分類、信息檢索和自動文摘等，所以它的研究成果必將推動自然語言處理領域的相關研究。本文主要對英文命名實體識別進行了研究。分別利用了改進的隱馬爾可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)和條件隨機域模型(Con
2、ditionalRandomField,CRF)兩種方法進行英文命名實體的識別，并對實驗結果進行了分析。
本文首先使用改進的HMM模型對英文命名實體識別進行了實驗。通過對結果的分析，發(fā)現(xiàn)雖然其效果要比傳統(tǒng)的HMM模型有明顯的提高，但是對文本中的上下文信息、詞匯的語義信息等各種特征的結合能力還不是很理想。
然后本文使用了條件隨機域模型結合多種特征的方法對英文命名實體識別進行了實驗。通過對特征選擇問題的研究，發(fā)現(xiàn)各種特征
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