中文命名实体识别的深度探索与机器学习改进

中文命名实体识别是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域的重要基础任务，它涉及识别文本中的实体，如人名、地名、组织机构名等，对于机器翻译、信息检索、问答系统等高级应用至关重要。本篇硕士学位论文由丁卓冶撰写，研究方向聚焦于如何有效提升中文命名实体识别的性能。 作者首先探讨了中文命名实体识别的特点，特别关注人名和地名的模式和规律，通过特征抽取和科学的特征模板设计，构建了一种基于条件随机场(Conditional Random Fields, CRFs)的模型。CRFs是一种流行的序列标注算法，能够捕捉上下文信息，但识别结果中存在一些错误标记，这些错误往往与边缘概率较小有关。作者针对这一问题，提出了利用边缘概率定位错误并采用概率统计方法和边界模板进行修正，从而优化了系统的识别精度。 此外，作者创新性地引入Max-Margin Markov Networks模型来进行地名识别。这种模型结合了支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和无向图模型的优势，通过实验证明在相同的资源和条件下，Max-Margin Markov Networks模型在地名识别上表现优于CRFs和SVM模型。 最后，论文提出了一个改进的CRFs模型，即基于概率特征函数的CRFs。传统CRFs的特征函数通常为0-1形式，限制了模型捕捉概率信息的能力。作者通过引入概率信息到特征函数定义中，增强了模型的学习能力。实验证明，这种概率特征函数的CRFs在机器学习性能上优于传统的CRFs。 这篇论文不仅提供了几种有效的中文命名实体识别方法，还强调了在实际应用中优化模型性能的重要性。其研究成果对于自然语言处理的其他任务具有广泛的应用潜力，特别是在提高准确性和效率方面。关键词包括自然语言处理、命名实体识别、支持向量机和条件随机场，表明了研究的核心技术和方法。