级联中文组块识别

摘要：

基于统计方法的中文组块研究大多借鉴CoNLL2000英文组块的思想,建立了组块表示的BIO模型,并将组块识别任务作为一种为词序列标注的多分类问题.为降低分类复杂度,采取了一种分解识别法,即先识别组块的边界,再进行组块类别判定.基于条件随机场(CRF)构建了级联组块识别器,实验数据集采用宾州大学中文树库(CTB5.1).在特征选择上,借鉴了中文分词特征选择的方法.5倍交叉验证的实验结果为:组块边界识别的F1值为95.05%;类型识别的准确率为99.43%;整体F1值为93.58%.该方法提高了系统性能,缩短了学习器的训练时间.

关键词：中文组块、边界识别、类别识别、条件随机场

所属期刊栏目：31

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：语言司民文语科库工具建设项目MZ115-022

在线出版日期：2008-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：14-17