命名实体造句

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面向商务信息抽取的产品命名实体识别研究
答案的抽取使用了基于隐马尔可夫模型的命名实体识别算法。
中文句法分析的基础是自动分词词性标注和命名实体识别。
中文命名实体( namedentity , ne )识别是指识别出文本中特定的实体。
摘要在信息检索、信息抽取等应用中，命名实体的处理十分重要。
目前中文命名实体识别领域主要有规则和统计两类方法。
命名实体是文本中基本的信息元素,是正确理解文本的基础。
总的来说,中文命名实体识别问题是自然语言处理领域的一个基础的重要问题。
提出了命名实体的多级分类并给出了每一级的详细分类。
在使用证书时， dn （ distinguished name ）可以在全局命名空间中提供一种标准的命名实体。
用命名实体造句挺难的，這是一个万能造句的方法
本文研究的目的就是要讨论中文命名实体识别的几种方法,并分析方法之间的性能差异。
命名实体识别就是要判断一个字符串是否代表一个命名实体,并确定它的类别,即发现命名实体和标注命名实体。
为了促进其他技术和应用的发展,研究中文命名实体的识别技术是很有意义,也是非常重要的。
函数将经常执行的逻辑封装在命名实体中， transact - sql语句可以调用这些函数，而不用在每个语句中对这些逻辑重新进行编码。
前者涉及到词法、句法、语义分析，包括汉语分词、词性标注、注音、命名实体识别、新词发现、句法分析、词义消歧等。
它是信息抽取、机器翻译、自动问答等多种自然语言处理技术的基础。但是,由于受中文自身特点的限制,中文命名实体识别一直相当困难。
命名实体识别的研究广泛应用于诸多自然语言处理任务中,如机器翻译、文本分类、信息检索和自动文摘等,所以它的研究成果必将推动自然语言处理领域的相关研究。
分别利用了改进的隐马尔可夫模型( hiddenmarkovmodel , hmm )和条件随机域模型( conditionalrandomfield , crf )两种方法进行英文命名实体的识别,并对实验结果进行了分析。
命名实体识别是目前自然语言处理研究的热点问题。 muc ( messageunderstandingconferences )对命名实体的定义是:人们感兴趣的专有名词和特定的数量词,它一般可分为:人名、地名、组织机构名、日期等类型。
鉴于单独采用基于统计方法或基于规则方法的缺陷,在这篇论文中,采用了统计与规则相结合的方法来识别命名实体。为了使系统具有学习能力,我们把机器学习方法应用于中文命名实体的识别,这里我们着重研究了机器学习中的决策树方法在中文命名实体识别中的应用;设计了一种基于决策树的识别模式,该模式首先利用概率统计方法,在文本中尽量完备地识别出潜在的命名实体,然后利用潜在命名实体相关的上下文词法、语法和语义特征作为属性构建决策树,否定不正确的实体,进一步提高了命名实体识别的准确率。