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基于CRF的中文地名辨认研究

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毕业论文范文题目：基于CRF的中文地名辨认研究，论文范文关键词：基于CRF的中文地名辨认研究
基于CRF的中文地名辨认研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：命名实体辨认是机器翻译、信息检索、问答体系等的技巧基本。中文地名辨认是中文命名实体辨认的一个难点。本文重要对中文地名辨认进行研究,实现了前提随机域(ConditionalRandomFields,CRF)与支撑向量机(SupportVectorMachine,SVM)相结合中文地名辨认体系,并重点对前提随机域与规矩相结合的中文（此处忽略..）地名辨认进行了研究。在目前常用的机器学习模型中,CRF模型结合了隐马尔科夫模型跟最大熵模型长处,是比较优良的机器学习模型之一,它可能利用高低文特点获得全局最优的标注成果,合适中文地名辨认任务。本文在前人命名实体辨认研究的基本上,结合分析中文地名的特点选取了合适的特点,采取递增式学习的策略抉择特点模板,优化了机器模型的机（略..）能,进步了前提随机场模型的地名辨认后果。对CRF的辨认成果的边沿概率进行分析后发明,CRF模型中给出的错误标记与较小的边沿概率有必定的对应关联,用边沿概率可能定位到CRF模型辨认成果中的部分错误标记。SVM的辨认成果与CRF辨认成果有必定的互补性,将SVM辨认成果对CRF较小的边沿概·率的标记进行修改,以进步体系的召回（此处忽略..）率。实验证明,这种混淆模型的辨认后果优于单纯的CRF。CRF的错误标注成果中有很多标注与语法规矩跟语义规矩明显不符,这是因为机器模型不能表白语言断定性造成的。规矩的方法正好可能补充机器模型的这一不足。本文通过分析词法跟语义构造,对CRF的错误辨认成果进行归类,人工增加规矩修改CRF辨认成果,获得较好的辨认成果。实验证明（文章此处忽略..）,本文采取的方法是有效的,对BAKEOFF-3NER任务的MSRA语料进行开放测试,前提随机域与支撑向量机相结合的地名辨认体系的召回率、正确率跟F-值分辨为92.39%、91.33%、91.86%,前提随机域与规矩相结合的中文地名辨认体系的召回率、正确率跟F-值分辨为94.67%、92.35%跟93.50%。

以上为本篇毕业论文范文基于CRF的中文地名辨认研究的介绍部分。

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