检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张朝胜[1] 郭剑毅[1,2] 线岩团[1,2] 余正涛[1,2] 雷春雅[1] 王海雄[1]
机构地区:[1]昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650051 [2]云南省计算机技术应用重点实验室智能信息处理研究所,云南昆明650051
出 处:《计算机工程与科学》2010年第6期115-117,共3页Computer Engineering & Science
基 金:国家自然科学基金资助项目(60863011);云南省自然科学基金重点项目(2008CC023);云南省中青年学术技术带头人后备人才项目(2007PY01-11);云南省教育厅基金重点项目(07Z11139)
摘 要:英文产品命名实体识别目前国内外研究得较少,本文针对TREC 2009英文产品命名实体(EPNE)识别的任务,首次提出了一种基于条件随机场模型(CRF)的英文产品命名实体识别方法。在条件随机场中,该方法以词作为切分粒度,充分利用上下文和英文产品名特有的指示信息作为分类特征,结合手工构建的品牌词表进行建模。实验表明,该方法获得了较好的结果,英文产品实体识别准确率达到93.6%,召回率达到92.4%。Recently, as the scarce research of Named Entity Recognition of the Products with English domesticaly and a- broad, this paper aims at the task of TREC 2009, and proposes a method for the Named Entity Recognition of the Products with English based on the Conditional Random Fields model. In the conditional random field, this paper adopts word as the grain processing unit; uses the context information and especial cue information of English product names as the features of recognition, and adopts the artificially constructed dictionary to build the model. A good result has been obtained by the experiment and the accuracy rate of the English product entity recognition is up to 93. 6%, and the recall rate 92. 4%.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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