北京邮电大学学报 ›› 2008, Vol. 31 ›› Issue (1): 14-17.doi: 10.13190/jbupt.200801.14.qiny
级联中文组块识别
秦 颖, 王小捷, 钟义信
- 北京邮电大学 信息工程学院, 北京 100876
Cascade Identification of Chinese Chunks
QIN Ying, WANG Xiao-jie, ZHONG Yi-xin
- Information Engineering School, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,China
摘要:
基于统计方法的中文组块研究大多借鉴CoNLL2000英文组块的思想,建立了组块表示的BIO模型,并将组块识别任务作为一种为词序列标注的多分类问题.为降低分类复杂度,采取了一种分解识别法,即先识别组块的边界,再进行组块类别判定.基于条件随机场(CRF)构建了级联组块识别器,实验数据集采用宾州大学中文树库(CTB5.1).在特征选择上,借鉴了中文分词特征选择的方法.5倍交叉验证的实验结果为:组块边界识别的F1值为95.05%;类型识别的准确率为99.43%;整体F1值为93.58%.该方法提高了系统性能,缩短了学习器的训练时间.
中图分类号: