基于N-gram的哈萨克文机构名识别方法与系统构建

本文主要探讨了"基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名识别"这一主题。针对哈萨克文文本中机构名的独特构成特性，作者提出了一种创新的方法，利用N-gram语言模型来计算机构名的可信度。N-gram是一种统计语言模型，通过分析文本中连续的词序列（如unigram、bigram或trigram）来预测词出现的概率，这对于理解自然语言中的结构和模式至关重要。 具体来说，文章的关键步骤包括： 1. 特征提取与训练：从大量的哈萨克文训练语料库中提取特征，这些特征可能包括单词的频率、上下文关联等。通过对这些特征进行训练，构建一个N-gram模型，模型能够根据历史信息预测机构名出现的可能性。 2. 机构名尾词作为触发词：识别过程中，特别关注机构名尾词，因为它们在很大程度上指示了可能的组织名称。尾词作为“burst words”（突发词），在识别中起到了关键作用，提高了识别的精确性。 3. 系统设计：构建了一个包含训练模块和识别模块的两部分系统。训练模块负责训练模型，而识别模块则在测试文本中运用训练好的模型，结合少量的附加规则，对机构名进行自动检测和识别。 4. 有效性验证：实验结果显示，这种方法对于哈萨克文机构名的识别是有效的，证明了N-gram语言模型在哈萨克文特定领域的实用性。这在《计算机工程与应用》(Computer Engineering and Applications) 2010年第31期发表了相关研究成果，指出该方法在识别准确性和效率上达到了满意的效果。 通过这种方式，研究人员不仅解决了哈萨克文文本中机构名识别的挑战，也为其他低资源语言的实体命名任务提供了有价值的技术参考。这种基于统计模型的方法在处理自然语言处理任务时，展示了其在减少人工标注需求、提高识别效率方面的潜力。