计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2007年
4期
111-113
,共3页
中文姓名识别%类向量模型%Viterbi算法%基于汉字
中文姓名識彆%類嚮量模型%Viterbi算法%基于漢字
중문성명식별%류향량모형%Viterbi산법%기우한자
提出了一种基于类向量模型的中文姓名识别方法.该方法通过类向量的生成来模拟人工识别姓名的过程,采用Viterbi算法对未经切分的汉字串进行类向量标注得到类向量序列,通过检查相邻类向量中类别和向量分量的变化来最终识别出人名.该方法是完全数据驱动的,不需要姓名识别的模式和规则.通过对互联网上随机抽取的1 000篇文章进行测试,结果表明,中文姓名识别召回率为82.2%,准确率为70.3%.
提齣瞭一種基于類嚮量模型的中文姓名識彆方法.該方法通過類嚮量的生成來模擬人工識彆姓名的過程,採用Viterbi算法對未經切分的漢字串進行類嚮量標註得到類嚮量序列,通過檢查相鄰類嚮量中類彆和嚮量分量的變化來最終識彆齣人名.該方法是完全數據驅動的,不需要姓名識彆的模式和規則.通過對互聯網上隨機抽取的1 000篇文章進行測試,結果錶明,中文姓名識彆召迴率為82.2%,準確率為70.3%.
제출료일충기우류향량모형적중문성명식별방법.해방법통과류향량적생성래모의인공식별성명적과정,채용Viterbi산법대미경절분적한자천진행류향량표주득도류향량서렬,통과검사상린류향량중유별화향량분량적변화래최종식별출인명.해방법시완전수거구동적,불수요성명식별적모식화규칙.통과대호련망상수궤추취적1 000편문장진행측시,결과표명,중문성명식별소회솔위82.2%,준학솔위70.3%.
