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
机构地区:[1]武汉理工大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430063
出 处:《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》2011年第6期948-952,共5页Journal of Wuhan University of Technology:Information & Management Engineering
基 金:中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2010-IV-023)
摘 要:论述了近年来国内外在常规命名实体识别方面研究工作的进展状况,针对其中最为关键的产品命名实体识别技术,考虑到领域本体对产品命名实体识别的支持,提出了将本体特征融入到统计模型中,结合词性特征、上下文特征,以及本体特征的多特征模型进行产品命名实体识别实验,实验结果证明,该方法能有效地提高产品命名实体识别的性能。In recent years,there are a lot of research achievements in the field of NER (name entity recognition), while PNER (product named entity recognition) is just starting. With the rapid development of e -commerce, PNER becomes one of the key techniques of intelligent e - commerce. In the view of supporting domain ontology to PNER, a method of PNER was proposed, which combined CRF(conditional random field) model with domain ontology as a semantic feature besides word and part -of- speech features. Experiments were conducted to compare the two kinds of feature templates, and results indicate that the method can effectively improve the performance of PNER.
关 键 词:产品命名实体识别 领域本体 条件随机域 特征选择
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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