统计与规则结合的中文姓名识别方法及其有效性验证

本文主要探讨了自然语言处理领域的一个关键技术——中国人名识别。作者们提出了一个结合统计分析与规则制定的混合策略，旨在设计一个自动化的方法来准确识别中文人名。他们首先利用知识库中的大量统计信息，对大量的中国姓名进行初步筛选和提取。这个过程涉及挖掘中国人名的内在结构特征，如常见的姓氏、名字组合模式等，以及外在特征，如特定的汉字组合、社会文化背景等。 通过深入分析这些特征，研究人员构建了一套特征集，并在此基础上总结出一套识别规则。这些规则可能是关于姓与名的比例、特定字符出现的频率、名字的字数限制等，用于指导系统在众多候选名单中精确识别出真正的中文人名。这种方法强调了数据驱动与规则驱动的互补作用，既考虑到了姓名数据的普遍规律，又照顾到了特殊情况下的特殊规则。 文章进一步介绍了构建的中国人名识别系统，包括其工作流程、组成部分以及如何运用所提炼的统计和规则进行实际的人名识别。为了验证算法的有效性和可行性，作者们对系统进行了实际测试，通过对大量样本的处理和比较，结果显示该方法在准确率上达到了令人满意的水平。 值得注意的是，这项研究不仅关注技术层面的实现，还关注到了应用背景，提到了研究得到了云南省自然科学基金和云南师范大学青年基金的支持，这表明它具有一定的理论价值和实际应用价值。此外，文章按照学术规范提供了中图分类号、文献标识码和文章编号，方便读者查找和引用。 这篇文章为自然语言处理领域中的中文人名识别提供了一个实用且有效的策略，对于处理大规模文本数据、提高信息检索精度以及相关的人工智能应用具有重要意义。