基于CRF的蒙古文人名识别：94.56%识别精度

本篇论文研究的焦点是蒙古文人名自动识别技术，采用条件随机场（Conditional Random Field, CRF）模型作为核心算法。蒙古文是一种具有黏着性特点的语言，人名在语料库中的存在形式多样且各具特色。研究者首先深入剖析了蒙古语语料库中人名的特性，包括词汇、词性和指示词特征，并在此基础上进一步扩展了特征维度，如引入汉语姓氏特征、人名词典特征、兼类人名特征以及双词根特征，以提高识别精度。 论文的创新之处在于，针对蒙古语中复杂的人名结构，利用大规模的内蒙古大学开发的100万词规模的标注语料库进行训练。实验结果显示，基于CRF模型的人名识别性能表现出色，达到了94.56%的准确率、90.60%的召回率和92.54%的F值，这相较于传统的基于规则的系统有了显著提升。这种基于统计学习的方法，能够更好地捕捉到人名的模式和规律，从而实现更高效和准确的识别。 作者团队包括吴金星、那顺乌日图和杨振新，他们分别在蒙古文信息处理、蒙古学和机器翻译等领域有着深厚的研究背景。这篇论文不仅提供了蒙古文人名识别的实用技术，还展示了如何将统计建模方法应用于蒙古语文本处理，对于推动蒙文信息处理技术的发展具有重要意义。 关键词方面，"蒙古文人名"、"识别"、"条件随机场"和"特征"是论文的核心关注点，反映了研究内容和技术手段。通过这篇论文，读者可以了解到蒙古文人名识别技术的最新进展，以及如何利用条件随机场模型解决这一领域的实际问题。整体来说，这篇论文为蒙古文自然语言处理领域提供了一种新的、有效的人名识别策略。