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在传统的只统计人名用字的Naive Bayes分类算法的基础上,将人名上下文边界融入其中,并利用从大规模语料库中统计的人名用字、边界模板频率对人名定界,再通过扩散操作召回遗漏人名。该方法简单易行,并能取得很好的效果。实验结果表明,其F值达到了93.28%。
基于Naive Bayes的中文人名识别研究
【摘 要】
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在传统的只统计人名用字的Naive Bayes分类算法的基础上,将人名上下文边界融入其中,并利用从大规模语料库中统计的人名用字、边界模板频率对人名定界,再通过扩散操作召回遗漏
【机 构】
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华东交通大学信息工程学院
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2015年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金（61363072）, 教育部人文社科基金（11YJC740157,09YJC740027）, 江西省自然科学基金（20114BAB201027）资助
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