10.3969/j.issn.1000-386x.2019.06.034
融合领域多词特征的英文武器装备名识别研究
武器装备名是军事领域中一类重要的命名实体,英文武器装备名的自动识别对于军事领域的信息处理有着重要的价值.作为一种融合了上下文特征的统计模型,条件随机场(conditional random field,CRF)在对命名实体的识别中有着广泛的应用.针对武器装备名的构造特点及CRF模型在使用语言特征上存在的不足,对已有CRF模型提出两点改进:丰富模型使用的特征,对武器装备名的构造模式与要素进行分析总结,形成针对武器装备名的要素类,并将该类别信息作为特征提供给CRF模型使用;针对构成武器装备名的要素大多是多词单位,将标注单元由词扩展到多词组合.实验结果显示,改进后模型对武器装备名识别的准确率和召回率均有明显提升,准确率由85.62％提升为90.60％,召回率由42.27％提升为88.17％.该方法不仅对于军事领域相关的信息处理任务有着重要价值,并且对于其他语种和相关领域的研究都有着重要的借鉴意义.
英文武器装备名、CRF、构造规律、多词单元、自动识别
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TP391(计算技术、计算机技术)
2019-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
177-183,195
