【摘 要】
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实体提取是机器翻译,自动问答,指代消解等自然语言处理任务的基础。英文实体提取已经有了10多年的研究历史。但是实体提取的目标大多一直局限在人名,地名,机构名三类实体上。
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实体提取是机器翻译,自动问答,指代消解等自然语言处理任务的基础。英文实体提取已经有了10多年的研究历史。但是实体提取的目标大多一直局限在人名,地名,机构名三类实体上。增加实体的类别,提高实体识别的精度,具有重要的研究意义。本文首先用实体链接的办法,证明维基百科不能覆盖现实世界中的所有实体,满足不了人们搜索和了解知识的需求,表明实体提取任务研究的必要性。进而对比了多种实体提取模型之间性能的差异。包括隐马尔可夫模型,最大熵模型,条件随机场模型,名词短语识别模型,斯坦福大学命名实体识别,去标签实体识别模型等。通过对数据的实证分析,证明本文提出的融合多种特征,依托条件随机场训练的去标签模型的实体提取性能最好。另外,为了避免训练数据和测试数据结构高度相似对实验结果的影响,本文还选取了2014年五天的新闻数据,以及微软内部的短文本数据进行测试。本文数据量为百万词次级别,且数据形式丰富,实验结论真实可靠。本文为英文实体提取提供了新的尝试,且已取得一些初步成果,所提出的去标签模型T-NER已投入实际的使用中。
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