Single tecken namngiven enhet (SCNE) är en namnenhet (NE) bestående av en kinesisk karaktär, såsom " " (zhong1, Kina) och ". SCNE är mycket vanligt i skriven kinesisk text. På grund av bristen på ingående forskning är SCNE emellertid en viktig källa till fel i det namngivna erkännandet av företag (NER). I detta dokument formuleras SCNE-igenkänningen inom ramen för källkanalmodellen. Våra experiment visar mycket uppmuntrande resultat: en FScore på 81,01% för ett tecken plats igenkänning, och en F-score på 68,02% för ett tecken person namn igenkänning. En alternativ syn på problemet med SCNE-erkännande är att formulera det som en klassificeringsuppgift. Vi konstruerar två klassificeringar baserade på maximal entropimodell (ME) respektive vektorrymdmodell (VSM). Vi jämför alla föreslagna tillvägagångssätt, vilket visar att källkanalmodellen fungerar bäst i de flesta fall.
REF antar ramen för källkodskanalmodellen för det enhetsigenkänningstecken som kallas "entreprenörsigenkänning".
Single Character Chinese Named Entity Recognition
{'venue': 'SIGHAN Workshop On Chinese Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}