Namnets ursprungsbeteckning är att identifiera källspråket för ett person- eller platsnamn. Vissa tidiga arbeten använde antingen regelbaserade eller statistiska metoder med en enda kunskapskälla. I detta dokument kastar vi namnet ursprung erkännande som en multi-klass klassificering problem och närma sig problemet med hjälp av maximal Entropy metod. På så sätt undersöker vi användningen av olika funktioner, inklusive fonetiska regler, ngramstatistik och positionsinformation för namnursprungsigenkänning. Experiment i en allmänt tillgänglig personnamnsdatabas visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår en total noggrannhet på 98,44 % för namn skrivna på engelska och 98,10 % för namn skrivna på kinesiska, vilka är betydligt och konsekvent bättre än de i rapporterat arbete.
Zhang m.fl. REF presenterade problemet med att identifiera namnets ursprung som en klassificeringsuppgift i flera klasser, genom att använda en diskriminerande klassificeringsmetod och extrahera egenskaper från namnen.
Name Origin Recognition Using Maximum Entropy Model and Diverse Features
{'venue': 'Proceedings of the Third International Joint Conference on Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}