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期刊論文

中文 西文

作者 黃純敏
論文名稱 基於詞性組合規則結合維基百科進行中文命名實體辨識與消歧義 延伸查詢(可延伸查詢館內其他資源)
出版時間 2016.12
摘要 傳統命名實體辨識多採用規則與機率的方法,然而礙於語義混淆特性與未知詞的增長,精確率難以有效提高。本研究藉由詞性組合定義命名規則,並加入姓名鏈結演算法及透過維基百科文本編輯特性,以協助辨識及消歧義。研究發現應用姓名鏈結機率公式結合句法規則,可大幅提高人名辨識精確率;對於「地名」/「組織名」,由於二者命名規則相似,過去研究需藉助詞庫及特殊詞幹集區別,本研究透過簡易地 名規則並結合維基輔助分歧。實驗結果顯示本研究在精確率、召回率、F-measure 分別達86.32%、75.33%、80.33%,相較於其他大規模規則的判斷研究,及採用人工標註結合HMM 機器學習的研究,本研究所歸納的規則不僅精簡,整體表現亦毫不遜色,尤其以精確率最為突出。
刊名(資料來源) 圖書資訊學研究
卷期 第11卷第2期
關鍵詞 命名實體辨識 延伸查詢 命名實體消歧義 延伸查詢 詞性組合 延伸查詢 句法規則 延伸查詢 維基百科 延伸查詢 Named Entity Recognition 延伸查詢 Name Entity Disambiguation 延伸查詢 POS Combination 延伸查詢 Syntax Rules 延伸查詢 Wikipedia 延伸查詢
頁數 頁47-84
連結網址 * 基於詞性組合規則結合維基百科進行中文命名實體辨識與消歧義
更新時間 2017-08-23


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