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基于规则和统计相结合的中文命名实体识别研究
  • ISSN号:1007-7634
  • 期刊名称:《情报科学》
  • 时间:0
  • 分类:G350[文化科学—情报学]
  • 作者机构:[1]宿州学院信息工程学院,安徽宿州234000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60975034);安徽省自然科学青年基金项目(10040606Q64);安徽省高校省级自然科学基金(KJ20122401);宿州学院科研开放平台项目(2011YKFl0).
作者: 潘正高[1]
中文摘要:

介绍命名实体识别在文本信息处理领域的重要地位,分析了中文命名实体识别存在的困难,介绍中文命名实体识别的一般过程、评价标准及方法。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命名实体的识别方法,并利用这种基于规则和统计相结合的方法。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。

英文摘要:

This paper described the important position of named entity recognition in the field of text information processing, analyzed the problem of named entity recognition, described the general process, the evaluation criteria and the methods of Chinese named entity recognition. This article puts forward the recognition method of the Chinese named entity through constructing internal and external rules and adopting the statistic method. The experiments proved that this method gains higher precision and recall and has the feasibility and rationality through recognizing and testing the datum. At the same time, the limitation of this method was analvzed.

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期刊信息
  • 《情报科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 吉林大学
  • 主编:靖继鹏
  • 地址:长春市人民大街5988号
  • 邮编:130022
  • 邮箱:infosci@jlu.edu.cn
  • 电话:0431-85095200
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-7634
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1264/G2
  • 邮发代号:12-174
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,2001年被评为吉林省科技类一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:36930