基于统计方法的中文姓名识别研究  

Statistical Chinese Personal Name Recognition

作　　者：贾品贵[1] 杨一平[1] 卢朋[1] 

机构地区：[1]中国科学院自动化所综合信息中心,北京100080

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第31期168-170,共3页Computer Engineering and Applications

摘　　要：采用统计方法来识别中文姓名。该方法将中文姓名的识别过程分为姓名候选和姓名确认两个阶段。采用隐马尔可夫模型(HMM)分类器从未经切分的汉字串中候选姓名。利用人名与上下文词汇的互信息对候选人名进行最后的确认。该方法是完全数据驱动的,不需要姓名识别模板和规则。试验结果表明,该方法的召回率为82.7%,准确率为89.6%。Automatic recognition of Chinese personal name is an important part of Chinese Named Entity recognition.A statistical approach for Chinese personal name is presented in this paper.That is：a Hidden Markov Model（HMM） classifier is applied for the extraction of candidate names from character sequence;mutual information between name and its context words is introduced for final recognition of Chinese name.This approach is data-driven without any template or rule.The test experiments show that the precision and recall rate reach 89.6% and 82.7% respectively.

关 键 词：中文姓名识别 基于汉字 隐马尔可夫模型 互信息 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]