实战HMM-Viterbi角色标注地名识别

命名实体识别（Named Entity Recognition）也是自然语言处理中的一个难关，特别是中文这样没有大小写等固定形态的语言。上次介绍过《实战HMM-Viterbi角色标注中国人名识别》，这次基于类似的原理，为HanLP实现中文地址地名（NS）的自动识别。原理训练对熟语料自动角色标注，统计单词的角色频次、角色的转移概率等，训练出一个模型，同时总结一些可用的模式串。识别根据上述模型，利用HMM-Viterbi算法标注陌生文本，利用Aho-Corasick算法模式匹配，匹配出可能的地址，将其送入第二层...

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原文链接：http://www.hankcs.com/nlp/ner/place-names-to-identify-actual-hmm-viterbi-role-labeling.html

时间： 2024-12-18 09:05:59

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角色标注

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HanLP自然语言处理包开源（包含源码）

支持中文分词(N-最短路分词.CRF分词.索引分词.用户自定义词典.词性标注),命名实体识别(中国人名.音译人名.日本人名.地名.实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析.CRF依存句法分析).提供Lucene插件,兼容Lucene4.x. HanLP: Han Language Processing 汉语言处理包 HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进自然语言处理在生产环境中的应用.HanLP

序列标注（HMM/CRF）

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CRF++地名实体识别（特征为词性和词）

http://x-algo.cn/index.php/2016/02/29/crf-name-entity-recognition/ 类似使用CRF实现分词和词性标注,地域识别也是需要生成相应的tag进行标注.这里使用的语料库是1998年1月人民日报语料集.最终学习出来的模型,对复杂的地名识别准确率(F值)非常低,推测是预料中对地名的标注多处是前后矛盾.例如  [华南/ns 地区/n]ns  标为地名实体,但是 东北/f 地区/n 确分开标注,类似错误还有很多.将来有时间可以考虑使用微软的词库 

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