基于最大熵和神经网络模型的韩语命名实体识别方法

摘要

本发明属于命名实体识别技术领域，公开了一种基于最大熵和神经网络模型的韩语命名实体识别方法，包括：构建前缀树字典，当任意一个组合名词和专有名词的模板在输入句子中匹配时，识别为目标词；通过目标词选择模块中得到目标词，从实体字典中查找该目标词，当只匹配到一个子类别时，子类别作为目标词的标签；采用最大熵模型，利用多种语言学信息；构造前馈神经网络模型；通过模板选择规则将邻接词组成一个实体标签。本发明使用的所有数据是从带标签的训练语料和领域无关实体字典中抽取的，可以很容易移植到其它应用领域，性能也不会明显降低。