【摘 要】
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采用递增式学习策略优化条件随机域（conditional random fields,CRF）的特征模板以提高中文地名的识别效果,结合语言学相关知识构建规则库,以弥补机器学习模型获取知识不够全面
【机 构】
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大连理工大学管理科学与工程学院,大连理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61173101,71031002)
论文部分内容阅读
采用递增式学习策略优化条件随机域（conditional random fields,CRF）的特征模板以提高中文地名的识别效果,结合语言学相关知识构建规则库,以弥补机器学习模型获取知识不够全面导致召回率偏低的不足,最终实现了CRF与规则相结合的中文地名识别系统.实验结果表明,采用CRF与规则相结合的方法识别中文文本中的地名是有效的,对Bakeoff2007NER任务的MSRA语料进行开放测试,召回率、精确率和F值分别为94.67%、92.35%和93.50%.
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