基于单字提示特征的中文命名实体识别快速算法

摘要：

近年来条件随机场(CRF)模型在自然语言处理中的应用越来越广泛。标准的线性链(linear-chain)模型一般采用L-BFGS参数估计方法，收敛速度慢。本文在分析模型复杂度的基础上提出了一种改进的快速CRF算法。该算法通过引入小规模单字特征降低特征的规模，并通过在推理过程中引入任务相关的人工知识压缩Viterbi和Baum-Welch格搜索空间，提高了训练的速度。在中文863命名实体识别评测语料和SIGHAN06语料集上进行的实验表明，该算法在不影响中文命名实体识别精度的同时，有效地降低了模型的训练代价。

关键词： 中文命名实体识别 条件随机场 自然语言处理 机器学习 中文信息处理

作者: 冯元勇 孙乐 张大鲲 李文波

作者单位: 中国科学院软件研究所基础软件中心,北京 100080;中国科学院研究生院,北京 100080 中国科学院软件研究所基础软件中心,北京 100080

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届全国信息检索与内容安全学术会议

会议地点: 苏州

会议语种:中文

页码: 575-281

在线出版日期: 2007-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）