Traditionella ordanpassningsmetoder kan inte ge tillfredsställande resultat för namngivna enheter. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt med hjälp av en maximal entropimodell för namngivna enheters anpassning. För att underlätta utbildningen av den maximala entropimodellen används bootstrappa för att hjälpa handledd inlärning. Till skillnad från tidigare arbete som rapporterats i litteraturen, vårt arbete utför tvåspråkig namngiven enhet anpassning utan ord segmentering för kinesiska och dess prestanda är mycket bättre än med ord segmentering. Jämfört med IBM:s och HMM:s anpassningsmodeller visar experimentella resultat att vårt tillvägagångssätt överträffar IBM:s modell 4 och HMM betydligt.
En maximal Entropy modellbaserad metod för engelsk-kinesisk NE anpassning har föreslagits i REF, som avsevärt överträffar IBM Model 4 och HMM.
A New Approach For English-Chinese Named Entity Alignment
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}