汉语嵌套命名实体识别方法研讨.pdfVIP

中文摘要． 中文摘要 随着近几年互联网的飞速发展，网络中各种各样的电子文本信息急剧膨胀。 如何迅速、有效地从这些海量的、非结构化的文本中获取我们所需要的信息和知 识已经成为自然语言处理领域的一个研究热点。作为信息抽取的重要子任务，命 名实体识别在许多自然语言处理应用领域起着十分重要的作用，其主要目的是识 别文本或句子中表示人名、地名、机构名以及时间日期等信息的短语。 本文引入实体语素概念，在机器学习框架融合实体内部结构特征和外部上下 文信息研究人名、地名和机构名等命名实体识别方法，重点解决地名和机构名当 中存在的大量复杂的、含有嵌套结构的命名实体识别问题。具体地，本文从以下 ‘ 三个方面展开研究： 首先，采用基于机器学习方法构建汉语命名实体的双层模型，并通过实验对 最大熵和条件随机场组合成的四种双层模型进行了对比测试。结果表明基于条件 随机场的双层模型对嵌套命名实体的识别效果最好。在此基础上，对双层模型的 错误识别结果进行了分析，进而提出一种基于互信息的后处理方法，对复杂的命 名实体进行纠错处理，很大程度上解决了嵌套命名实体边界识别错误问题。 其次，将非嵌套的简单实体和嵌套的复杂实体分开分别处理，同时以字和词 相结合的方式，深入剖析多层嵌套命名实体的结构特点，并以此为基础改进基于 条件随机场的双层模型结构，以进一步提高嵌套命名实体识别效果。 最后，通过语料库考察了汉语嵌套命名实体与实体语素之间的关系，并以命 实体内部的多级前后缀语素特征，进而在条件随机场模型上融合内部结构特征和一…………～ 外部上下文信息，实现了一个基于实体语素的汉语嵌套命名实体识别系统。实验 结果表明，命名实体语素的引入有利于提高嵌套命名实体识别的性能。 关键词：命名实体识别；嵌套命名实体；条件随机场：最大熵 Ⅲ川叫川川圳洲Ⅲ川I洲洲川川川 Abstract —IF———些丝丝一㈣螋 Withthe oftheinternet,theofinformationin rapiddevelopment expansion networksformsthe extractionof information unprecedented‘‘BigBang’．The necessary hasbecomearesearchfocusas and from andunstructuredtext knowledgelarge-scale wellasa innatural oneofthe sub-tazksof challenge languageprocessing．Asimportant information to within extraction，named identify entityrecognition(NER)aimsphrases ‘ sentencesanddocumentsthat names，location expressperson names，organization and numera