中文微博命名实体识别

被引：33

作者：

邱泉清

苗夺谦

张志飞

机构：

[1] 同济大学计算机科学与技术系

[2] 同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室

来源：

计算机科学 | 2013年 / 40卷 / 06期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

中文信息处理; 微博; 命名实体; 条件随机场;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.092 [];

学科分类号：

080402 ;

摘要：

微博这一媒体形式的迅速发展为命名实体识别提供了一个新的载体。根据微博文本的特点,提出针对中文微博的命名实体识别方法。首先,对微博文本做规范化处理,消除由于微博表达不规范造成的干扰;在建立中文人名库、常用地点库等知识库的基础上,选取适合微博的特征模板,使用条件随机场方法进行实体识别;同时,将正确的识别结果添加到知识库中以提升识别效果。在真实微博数据上的实验表明,该方法能够有效地完成中文微博的命名实体识别任务。

引用

页码：196 / 198

页数：3

共 7 条

[1] 一种中文微博新闻话题检测的方法 [J].

郑斐然 ;

苗夺谦 ;

张志飞 ;

高灿 .

计算机科学, 2012, 39 (01) :138-141

[2] 基于层叠条件随机场模型的中文机构名自动识别 [J].

周俊生 ;

戴新宇 ;

尹存燕 ;

陈家骏 .

电子学报, 2006, (05) :804-809

[3] 基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体识别 [J].

俞鸿魁 ;

张华平 ;

刘群 ;

吕学强 ;

施水才 .

通信学报, 2006, (02) :87-94

[4] 命名实体识别研究 [J].

张晓艳 ;

王挺 ;

陈火旺 .

计算机科学, 2005, (04) :44-48

[5]

基于规则的命名实体识别研究.[D].周昆.合肥工业大学.2010, 04

[6]

基于最大熵模型的中文命名实体识别方法研究.[D].杨华.哈尔滨工程大学.2008, 06

[7]

统计学习方法.[M].李航; 著.清华大学出版社.2012,

← 1 →