I detta dokument föreslås en hybrid kinesisk namngiven enhet erkännande modell baserat på flera funktioner. Den skiljer sig från de flesta av de tidigare tillvägagångssätten främst enligt följande. För det första integrerar den föreslagna Hybridmodellen grov partikelfunktion (POS-modell) med fin partikelfunktion (Word-modell), så att den kan övervinna nackdelarna med varandra. För det andra, för att minska sökutrymmet och förbättra effektiviteten, introducerar vi heuristisk mänsklig kunskap i en statistisk modell, som skulle kunna öka NER:s prestanda avsevärt. För det tredje använder vi tre undermodeller för att beskriva tre typer av translittererat personnamn, det vill säga japanskt, ryskt och eurameriskt personnamn, som kan förbättra prestandan för PN-igenkänning. Utifrån de experimentella resultaten på People's Daily testing data kan vi dra slutsatsen att vår Hybrid Model är bättre än de modeller som bara använder en typ av funktioner. Och experimenten med MET-2-testdata bekräftar också ovanstående slutsats, som visar att vår algoritm har en sammansättning på olika testdata.
En metod för att införliva heuristiska mänskliga kunskaper i en statistisk modell föreslogs i REF.
Chinese named entity recognition based on multiple features
{'venue': 'EMNLP 2005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}