基于M~3N的中文分词与命名实体识别一体化

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摘要：中文分词和命名实体识别经常被视为2个独立的任务。该文提出一种基于最大间隔Markov网络模型（M3N）的中文分词和命名实体识别一体化方法,将二者统一在一个字序列标注框架下,进行联合训练和测试。在SIGHAN_2005分词数据集上的实验结果显示,与基于条件随机场模型的分词器相比,基于M3N的分词器加权综合值提高0.3%~2.0%。在SIGHAN_2005分词数据集和SIGHAN_2006命名实体数据集上进行测试的结果显示,与分步方法相比,一体化方法能够同时提高中文分词和命名实体识别的性能,加权综合值的提高幅度分别为1.5%~5.5%和5.7%~7.9%。同时,还基于分词任务考察了特征模版和不合法序列对M3N性能的影响。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93884X/201005/34336216.html

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关键词：中文分词 一体化 Markov cqvip sigh 最大间隔Markov网络 中文分词 命名实体识别 特征模版 机器学习