基于统计方法的中文姓名识别

被引：33

作者：

黄德根

杨元生

王省

张艳丽

钟万勰

机构：

[1] 大连理工大学计算机科学与工程系!大连大连理工大学工程力学研究所大连,大连理工大学计算机科学与工程系!大连,大连理工大学计算机科学与工程系!大连,大连理工大学计算机科学与工程系!大连,大连理工大学工程力学研究所!大连

来源：

中文信息学报 | 2001年 / 02期

关键词：

双词同现频度; 单词频度; 学习机制; 中文姓名识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

专有名词的识别对自动分词有重要意义。本文针对如何识别中文姓名做了有益的尝试 ,主要采用基于统计方法 ,进行中文姓名识别。本文建立了有监督学习机制 ,提出了句子切分结果可信度等概念 ,并在此基础上建立了较好的统计模型 ,系统闭式精确率和召回率分别达 95 .97%和 95 .5 2 % ,开式精确率和召回率分别达 92 .37%和 88.6 2 %

引用

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共 5 条

[1] 汉语词语边界自动划分的模型与算法 [J].