【摘 要】
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命名实体识别一直是数据挖掘领域的经典问题之一,尤其随着网络数据的剧增,如果能对多来源的文本数据进行多领域、细粒度的命名实体识别,显然能够为很多的数据挖掘应用提供支
【机 构】
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哈尔滨工业大学社会技术与信息检索研究中心,腾讯科技（深圳）有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61632011,61772156,61472107)
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命名实体识别一直是数据挖掘领域的经典问题之一,尤其随着网络数据的剧增,如果能对多来源的文本数据进行多领域、细粒度的命名实体识别,显然能够为很多的数据挖掘应用提供支持。该文提出一种多领域、细粒度的命名实体识别方法,利用网络词典回标文本数据获得了大量的粗糙训练文本。为防止训练文本中的噪声干扰命名实体识别的结果,该算法将命名实体识别的过程划分为两个阶段,第一个阶段先获得命名实体的领域标签,之后利用命名实体的上下文确定命名实体的细粒度标签。实验结果显示,该文提出的方法使F1值在全领域上平均值达到了80%左右。
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