| 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  (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
命名實體消歧義
詞性組合
句法規則
維基百科
Named Entity Recognition
Name Entity Disambiguation
POS Combination
Syntax Rules
Wikipedia
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| 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
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| 更新時間 |
2017-08-23 |
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