【摘 要】
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本文主要研究了中文命名实体识别及其关系抽取,设计和实现了一个能识别和抽取人名、地名和机构名的系统CNEE,并通过SRV算法实现了个人主页中的人名和E-mail 的抽取。CNEE 先
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本文主要研究了中文命名实体识别及其关系抽取,设计和实现了一个能识别和抽取人名、地名和机构名的系统CNEE,并通过SRV算法实现了个人主页中的人名和E-mail 的抽取。CNEE 先进行自动分词和词性标注,然后根据人名、地名和机构名的各自特点来进行识别和抽取。自动分词和词性标注的准确率将会直接影响命名实体的识别。本文改进了词性标注,在HMM 标注的基础上引入负反馈规则来进行修正,改进后的词性标注准确率在96%。实验表明CNEE 抽取人名、地名和机构名的F 指数均达到了75%以上。SRV 算法是一个基于规则学习的关系抽取算法,具有训练样本少和准确率高的优点。本文将SRV 算法用于个人主页中的人名和Email 的抽取,取得了较好的效果。实验证明SRV 算法用于命名实体关系的抽取是成功和有效的。
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