基于条件随机场的中文地名识别方法
在互联网迅速发展的现代化信息社会,大量地理信息都以非结构化的文本形式存在,而地名识别是挖掘这些地理信息的重要基础.目前已有的地名识别方法主要是从自然语言处理的角度来实现,并没有充分考虑到地名的构成和使用习惯等特征,造成识别率偏低或过拟合等问题.本文引入语言学相关知识,分析中文地名用字特征,在传统的地名专名+通名的结构上,更细致地划分地名的词素类型,总结归纳各词素类型的特征,将这些特征融入条件随机场的方法中,使地名识别问题转化为序列标注问题.并根据中文地名的特征,制定形式化规则,设计基于字的标注规范.在此基础上,设计中文地名特征模板,通过条件随机场模型训练和预测,识别自然语言文本中的中文地名.采用170万字的人民日报标注语料进行实验验证,结果表明本文方法对中文地名识别的召回率、准确率和F值分别达到92.69％、96.73％和94.67％,优于已有研究成果,能为地理信息科学领域的研究和应用提供更有效的地名服务.
地名识别、条件随机场、自然语言处理、中文地名
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P208;TP391(一般性问题)
国家自然科学基金41271385;测绘遥感信息工程国家重点实验室开放研究基金16重02. The National Natural Science Foundation of China,No.41271385;the Open Research Funds from State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,No.16 Key Project 02
2017-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
150-156
