基于动态编程的改进二元模型中文命名实体识别

"这篇文档介绍了一种基于动态编程的改进的二元模型方法，用于中文命名实体识别，特别是在中文人名识别方面。该方法通过提高召回率并缩小召回率与精确率之间的差距来提升整体性能。" 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理中的一个重要任务，它涉及识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织机构名等。在中文环境中，由于汉字的复杂性和多义性，这一任务更具挑战性。本文档提出了一种创新的二元模型，利用动态编程技术来改进中文人名的识别效率。 传统的二元模型主要考虑相邻字符的组合概率来决定分词，但这种方法可能无法有效处理长距离依赖或异常情况。该论文作者通过对现有工作进行研究，提出了五条识别规则，旨在优先识别并返回名字，从而提高召回率。召回率是指正确识别出的实体数量占总实体数量的比例，而精确率则是指被正确识别的实体占所有被标记为实体的项的比例。 创新之处在于引入了一个过滤阶段，结合逆最大匹配和二元模型，过滤掉无效的名字。这四对转移概率的考虑使得在句子分词时能更有效地平衡精确率和召回率。通过在不同的语料库和互联网直接提取的材料上进行开放测试，该方法实现了83.53%的精确率，91.43%的召回率，以及综合评价指标F值达到87.3%。 关键词包括：命名实体识别、中文人名识别、二元模型和动态编程。这些技术在现代信息抽取、信息检索、机器翻译和情感分析等领域有着广泛的应用。通过改进的二元模型和动态编程算法，中文命名实体识别的准确性和效率得到了显著提升，有助于提升整个NLP系统的性能。