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基于统计机器学习的两阶段中文命名实体识别研究的中期报告

摘要：

中文命名实体识别是自然语言处理中的重要研究方向，可以广泛应用于信息抽取、机器翻译等任务中。本文通过对NLPCC2016的中文命名实体识别任务的研究，提出了一种基于统计机器学习的两阶段中文命名实体识别方法。该方法首先利用条件随机场模型提取候选实体，然后通过支持向量机模型进行实体类型分类。本文采用了多种特征工程方法，并使用了交叉验证法对模型进行了评估和调优。实验结果表明，本文提出的方法在NLPCC2016中文命名实体识别任务中取得了不错的效果。

1.研究背景

命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER）是自然语言处理中的重要研究领域，主要是指从自然语言文本中抽取出具有特定意义的实体名称，如人名、机构名、地名、时间和日期等。命名实体识别技术可以广泛应用于信息抽取、机器翻译、问答系统等领域。其中，中文的命名实体识别任务由于语言的特性和表达方式的多样性，相对于英文等语言更加困难。

2.相关研究

目前，中文命名实体识别技术主要分为基于规则的方法和基于统计机器学习的方法两种。基于规则的方法依赖于先验知识和手工规则，难以覆盖到所有的实体类型和变化形式；而基于统计机器学习的方法则可以通过挖掘大量的语料库自动学习出模型，适用于大规模的文本处理任务。

3.研究内容

本文提出了一种基于统计机器学习的两阶段中文命名实体识别方法。该方法首先利用条件随机场模型提取候选实体，然后通过支持向量机模型进行实体类型分类。本文采用了多种特征工程方法，并使用了交叉验证法对模型进行了评估和调优。实验结果表明，本文提出的方法在NLPCC2016中文命名实体识别任务中取得了不错的效果。

4.研究方法

4.1数据集

本文使用了NLPCC2016中文命名实体识别任务提供的数据集作为研究对象，该数据集包含了2,910篇新闻文本，共计约30万个字符级别标注结果。

4.2特征工程

本文采用了多种特征工程方法，包括字符级别和词级别特征。其中，字符级别特征包括字符本身、字符在词中的位置、字符前后的字符、字符前后的词语等；词级别特征包括词本身、词的词性、词的上下文等。

4.3模型训练

本文采用条件随机场模型提取候选实体，然后采用支持向量机模型进行实体类型分类。模型训练使用了交叉验证法，通过选择不同参数组合，最终得到了较优的模型。

5.实验结果

本文提出的方法在NLPCC2016中文命名实体识别任务中取得了不错的效果，主要指标如下：

分类准确率：93.42%

召回率：88.67%

F1值：90.95%

6.结论

本文提出了一种基于统计机器学习的两阶段中文命名实体识别方法，该方法实现了候选实体提取和实体类型分类两个过程的分离，有效地提高了识别的准确率和召回率。未来的研究可进一步探索深度学习技术在中文命名实体识别中的应用。