基于N-gram的哈萨克文机构名识别方法与系统研究

本篇论文研究主要关注于哈萨克文机构名识别问题，针对哈萨克文文本特有的构成特点和识别挑战进行深入探讨。哈萨克语作为阿尔泰语系突厥语族的一员，其机构名识别相较于其他语言如汉语和英语更具复杂性。论文首先强调了词法分析在自然语言处理中的基础地位，特别是实体名识别，特别是机构名识别的重要性，它在信息抽取、问答系统、机器翻译等领域扮演关键角色。 针对哈萨克文机构名识别的困难，作者指出两点核心问题：一是机构名的构成特性。在哈萨克语中，机构名不仅包含单字元素，还可能包含词级元素，如复合词的形式多样且内部构词长度不确定，这对识别算法提出了更高的要求。二是词的切分问题。与汉语不同，哈萨克语词汇由词根、前缀或后缀组成，且需要根据语义而非简单的空格或标点符号进行分割，这对正确识别机构名产生了直接影响。 论文提出了一种创新的方法，即基于N-gram语言模型来解决这些问题。N-gram模型是一种统计语言模型，通过分析词序列的概率分布来预测下一个词，这对于理解和预测语言结构非常有效。作者设计了一个系统，包括训练和识别两个模块，训练阶段从大量语料中提取特征，形成特征训练模型，而在识别阶段，利用这个模型结合少量的附加规则对测试文本中的机构名进行精确识别。 实验结果显示，这种方法能够有效应对哈萨克文机构名识别的挑战，证明了其可行性。论文的贡献在于提出了一种针对哈萨克文机构名识别的独特策略，对于提高此类语言的自然语言处理性能具有重要意义。 这篇论文不仅探讨了哈萨克文机构名识别的困难，还提供了一种实用的解决方案，对于哈萨克文信息处理领域的研究者和技术开发者来说，是一篇有价值的研究成果。