实体提及的多层嵌套识别方法研究

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摘要：实体识别在许多自然语言处理应用系统中发挥着极其重要的作用。目前大部分研究集中在命名实体识别，且不考虑实体之间的嵌套，本文在自动内容抽取评测（Automatic Content Extraction，ACE）背景下，对汉语文本中各种实体提及（命名性，名词性，代词性）的多层嵌套识别进行了研究。我们将嵌套实体识别分成两个子任务：嵌套实体边界检测和实体多层信息标注。首先，本文提出了一种层次结构信息编码方法，将多层嵌套边界检测问题转化为传统的序列标注问题，利用条件随机场模型融合多种特征进行统计决策。其次，将多层信息标注问题看作分类问题，从实现的角度设计了含有两个分类引擎的并行SVM分类器，避免了对每层信息标注都设计一个分类器，比采用单一分类器在性能上有明显提高。在标准ACE语料上的实验表明，基于条件随机场的多层实体边界检测模型正确率达到71％，融合特征选择策略的两个并行分类引擎的正确率也分别达到了89．05％和82．17％。

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关键词：方法研究 识别方法 Extraction Automatic Content 人工智能 自然语言处理 实体提及嵌套识别 条件随机场 支持向量机