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中文命名实体辨认方法研究

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毕业论文范文题目：中文命名实体辨认方法研究，论文范文关键词：中文命名实体辨认方法研究
中文命名实体辨认方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：中文命名实体(NamedEntity,NE)辨认是指辨认出文本中特定的实体。它是信息抽取、机器翻译、主动问答等多种天然语言处理技巧的基本。然而,因为受中文本身特点的限度,中文命名实体辨认始终相称艰苦。为了促进其余技巧跟利用的发展,研究中文命名实体的辨认技巧是很有意思,也长短常重要的。目前中文命名实体（此处忽略..）辨认范畴重要有规矩跟统计两类方法。统计方法以统计模型为基本,而统计模型可大体分为产生式模型跟前提概率模型。本文研究的目标就是要探讨中文命名实体辨认的多少种方法,并分析方法之间的机能差别。为此,文中重要阐明了四种中文命名实体辨认方法,包含规矩、隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HM（此处忽略..）M)、最大熵模型(MaximumEntropy,ME)跟前提随机域(ConditionalRandomFields,CRF)。本文在利用规矩的方法进行NE辨认时,针对各类NE的特点制订了相应的规矩,很好的描述了NE的内部构造跟外部特点,达到了较高的正确率。然而规矩的树破过程费时费劲,且规矩不易移植,代价高（略..）。HMM、ME跟CRF都是统计模型。HMM是产生式模型的典范代表,ME跟CRF属于前提概率模型。通过对三种模型的实验对比跟分析,本文证明了基于CRF方法的NE辨认机能最好。另外,本文还对ME模型进行了比较深刻的研究,对比了它在不同的标注集、不同的特点模板以及参加语言学特点的情况下的机能变更。最后（此处忽略..）还尝试了品位的ME模型,进步了机构名的辨认后果。总的来说,中文命名实体辨认问题是天然语言处理范畴的一个基本的重要问题。本文在不同方法上的实验跟分析为NE辨认做了一些有利的尝试,获得了一些初步成果。跟着中文NE辨认技巧研究的始终深刻跟发展,NE辨认的机能将会获得更大的进步。

以上为本篇毕业论文范文中文命名实体辨认方法研究的介绍部分。

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