基于序列标注的引语识别初探

句间引用关系自动识别是篇章分析中一项重要内容。句间引用关系影响着对句群篇章的分析,而目前自然语言处理中对引用这一句间关系的研究较少。句间引用关系主要体现在引语中的引用句上。引语由引导句和引用句组成,一般分为直接引语和间接引语,其中间接引语的识别难度最大。引导句和引用句相对位置不定、不同领域语料的引语与非引语比例极不均衡等进一步增加了引语自动识别的难度。该文主要尝试对引用这一句间关系进行初步探索,采用条件随机场(CRF)以及双向长短期记忆网络与条件随机场相结合(BLSTM-CRF)的方法对引语进行自动识别,并引入引导句中管领词特征进行实验对比。实验结果表明,CRF模型和BLSTM-CRF模型对引语的识别精确率分别达到85.49%和80.19%,F值分别达到78.75%和79.60%。     

基于词向量和条件随机场的领域术语识别方法

针对基于统计特征的领域术语识别方法忽略了术语的语义和领域特性,从而影响识别结果这一问题,提出一种基于词向量和条件随机场（CRF）的领域术语识别方法。该方法利用词向量具有较强的语义表达能力、词语与领域术语之间的相似度具有较强的领域表达能力这一特点,在统计特征的基础上,增加了词语的词向量与领域术语的词向量之间的相似度特征,构成基于词向量的特征向量,并采用CRF方法综合这些特征实现了领域术语识别。最后在领域语料库和SogouCA语料库上进行实验,识别结果的准确率、召回率和F测度分别达到了0.9855、0.9439和0.9643,表明所提的领域术语识别方法取得了较好的效果。     

基于简单名词短语的汉语介词短语识别研究

该文提出一种融入简单名词短语信息的介词短语识别方法。该方法首先使用CRF模型识别语料中的简单名词短语,并使用转换规则对识别结果进行校正,使其更符合介词短语的内部短语形式;然后依据简单名词短语识别结果对语料进行分词融合;最后,通过多层CRFs模型对测试语料进行介词短语识别,并使用规则进行校正。介词短语识别的精确率、召回率及F-值分别为: 93.02%、92.95%、92.99%,比目前发表的最好结果高1.03个百分点。该实验结果表明基于简单名词短语的介词短语识别算法的有效性。
     

服装类商品属性实体识别

针对服装类商品标题中的商品属性实体识别问题,提出了一种边界探测规则与条件随机场(CRF)相结合的混合方法。首先,使用统计方法挖掘隐蔽的实体提示字信息;然后,以字为粒度对三种统计成词指标及其内涵进行了阐释;接着,基于统计成词指标和提示字信息设计了实体边界探测规则;最后,基于经验风险最小化给出了规则中阈值的确定方法。在与字标注的CRF模型的对比实验中,总体准确率、召回率、F1值分别提升了1.61%、2.54%和2.08%,验证了对于实体边界探测规则的有效性。所提方法可用于电子商务信息检索(IR)、电子商务信息抽取(IE)、查询意图识别等任务。     

Mobile phone name extraction from internet forums: a semi-supervised approach

Collecting users’ feedback on products from Internet forums is challenging because users often mention a product with informal abbreviations or nicknames. In this paper, we propose a method named Gren to recognize and normalize mobile phone names from domain-specific Internet forums. Instead of directly recognizing phone names from sentences as in most named entity recognition tasks, we propose an approach to generating candidate names as the first step. The candidate names capture short forms, spelling variations, and nicknames of products, but are not noise free. To predict whether a candidate name mention in a sentence indeed refers to a specific phone model, a Conditional Random Field (CRF)-based name recognizer is developed. The CRF model is trained by using a large set of sentences obtained in a semi-automatic manner with minimal manual labeling effort. Lastly, a rule-based name normalization component maps a recognized name to its formal form. Evaluated on more than 4000 manually labeled sentences with about 1000 phone name mentions, Gren outperforms all baseline methods. Specifically, it achieves precision and recall of 0.918 and 0.875 respectively, with the best feature setting. We also provide detailed analysis of the intermediate results obtained by each of the three components in Gren.     

统计与规则相结合的维吾尔语人名识别方法

命名实体识别（Named entity recognition,NER）是自然语言处理（Natural language processing,NLP）中重要的任务,其中人名实体是主要的识别对象之一.本文从维吾尔语黏着性特点出发,从词干、音节、字符串三个角度对维吾尔语单词进行拆分,获得更小的语言单元,并把切分的新单元作为特征加入到条件随机场（Conditional random field,CRF）中,明显缓解了数据稀疏的影响,取得了比以单词为基本单元的人名识别方法更好的性能.同时还从维吾尔语中汉族人名的特点出发,提出了基于规则的维吾尔语中汉族人名的识别方法,最终利用统计和规则相结合的方法进一步提高了识别的准确率.实验结果表明,该方法人名识别的准确率、召回率和F1值分别达到了87.47%、89.12%和88.29%.     

本体与条件随机场结合的涉农商品名称抽取与类别标注

传统的基于条件随机场（CRF）的信息抽取方法在进行涉农商品名称抽取与类别标注时,需要大量的训练语料,标注工作量大,且抽取精度不高。为解决该问题,提出了一种基于农业本体与CRF相结合的涉农商品名称抽取与类别标注方法,将涉农商品名称的自动抽取与分类看作序列标注的任务。首先是原始数据的分词处理和词、词性、地理属性、本体概念特征选择;然后,采用改进的拟牛顿算法训练CRF模型参数,用维特比算法实现解码,共完成4组对比实验,识别出7种类别,并将CRF和隐马尔可夫模型（HMM）、最大熵马尔可夫模型（MEMM）通过实验进行比较;最后,将CRF应用于农产品供求趋势分析。结合合适的特征模板,本体概念的加入使CRF开放测试的总体准确率提高10.20%,召回率提高59.78%,F值提高37.17%,证明了本体与CRF结合方法在涉农商品名称和类别抽取中的可行性和有效性,可以促进农产品供求对接。     

基于VQ 和GMM 的实时声纹识别研究

目前声纹识别系统已经实现较高的识别精度,但是随着目标说话人个数的增加,一般系统很难满足实时性的要求,由此提出一种双层识别模型。在第一层识别模型中,采用基于VQ-VPT（Vector Quantization-Vantage Point Tree）模型进行快速匹配,挑选出与测试者声纹特征最相近的K个目标说话人声纹模型。在第二层识别模型中,采用GMM-UBM（Gaussian Mixture Model-Universal Background Model）模型,精确匹配上层模型得到的K个目标说话人声纹模型,并做出最终的判决。实验验证,双层识别模型在确保高识别精度的前提下,大幅度的提高了系统的识别速度。     

融合注意力机制的药用植物文本命名实体识别

药用植物文本的命名实体识别对中医药领域的信息抽取和知识图谱构建起着重要作用。针对药用植物属性文本存在长序列语义稀疏的问题,提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)模型相结合的疾病实体识别方法（BiLSTM+ATT-CRF,BAC）。首先对药用植物属性文本进行预处理和半自动化标注构建数据集,并进行预训练得到低维词向量;然后将这些低维词向量输入BiLSTM网络中,得到双向语义依赖的特征向量;Attention层把注意力集中到与当前输出特征高度相关的信息上;最后通过条件随机场（CRF）算法获取最优的标签序列并解码输出。实验结果表明,BAC方法针对药用植物属性文本的长序列语义稀疏问题,疾病命名实体识别效果较传统方法更优。利用BAC方法训练好的模型从1680条文本句子中识别疾病命名实体,共抽取出1422个疾病实体。与药用植物名称进行匹配,共抽取出4316个药用植物治疗疾病的三元组数据。     

An Efficient and Robust Hand Gesture Recognition System of Sign Language Employing Finetuned Inception-V3 and Efficientnet-B0 Network

Hand Gesture Recognition (HGR) is a promising research area with an extensive range of applications, such as surgery, video game techniques, and sign language translation, where sign language is a complicated structured form of hand gestures. The fundamental building blocks of structured expressions in sign language are the arrangement of the fingers, the orientation of the hand, and the hand’s position concerning the body. The importance of HGR has increased due to the increasing number of touchless applications and the rapid growth of the hearing-impaired population. Therefore, real-time HGR is one of the most effective interaction methods between computers and humans. Developing a user-free interface with good recognition performance should be the goal of real-time HGR systems. Nowadays, Convolutional Neural Network (CNN) shows great recognition rates for different image-level classification tasks. It is challenging to train deep CNN networks like VGG-16, VGG-19, Inception-v3, and Efficientnet-B0 from scratch because only some significant labeled image datasets are available for static hand gesture images. However, an efficient and robust hand gesture recognition system of sign language employing finetuned Inception-v3 and Efficientnet-Bo network is proposed to identify hand gestures using a comparative small HGR dataset. Experiments show that Inception-v3 achieved 90% accuracy and 0.93% precision, 0.91% recall, and 0.90% f1-score, respectively, while EfficientNet-B0 achieved 99% accuracy and 0.98%, 0.97%, 0.98%, precision, recall, and f1-score respectively.     

基于混合方法的中文人名识别研究

当前中文人名识别的研究主要针对中国人名,而对日本人名及音译人名的专门研究相对较少,识别效果也亟待提高。提出利用CRRM方法进行中、日及音译人名同步识别。该方法基于CRF（Conditional Random Fields）并结合了上下文规则及人名可信度模型。此外,利用局部统计算法对边界识别错误的人名进行修正,并利用扩散操作召回未被识别的人名。实验结果表明,中、日、音译人名识别的F值均高于90%,提出的方法可以取得较好的识别效果。     

基于统计和规则相结合的科技术语自动抽取研究

科技术语自动抽取是中文信息处理领域的一个重要研究课题,在信息检索、机器翻译等领域,特别是在专利翻译中有着广泛应用。结合专利翻译任务,主要研究专利中科技术语的识别方法,在分析目前已有方法的基础之上,提出了一种使用条件随机场模型进行标注识别,并结合规则对错误识别结果进行后处理的科技术语识别方法。实验结果表明,提出的统计和规则相结合的识别方法是有效的,开放测试结果F值达到了84.4%。     

采用CRF技术的军事情报术语自动抽取研究

针对军事情报领域,提出了一种基于条件随机场的术语抽取方法,该方法将领域术语抽取看作一个序列标注问题,将领域术语分布的特征量化作为训练的特征,利用CRF工具包训练出一个领域术语特征模板,然后利用该模板进行领域术语抽取。实验采用的训练语料来自“搜狐网络军事频道”的新闻数据,测试语料选取《现代军事》杂志2007年第1~8期的所有文章。实验取得了良好的结果,准确率为73.24%,召回率为69.57%,F-测度为71.36%,表明该方法简单易行,且具有领域通用性。     

基于CRF的藏文地名识别技术研究

藏文地名识别是藏文命名实体识别中必须要解决的问题。通过分析藏文地名的特点及识别难点,阐述了藏文地名的音节、触发词、地名后续词和格助词等特性适用基于CRF模型的地名识别,通过实验,验证了6种特征对藏文地名识别的有效性。实验结果表明该方法对藏文地名识别的准确率、召回率和[F]值分别达到了96.12%、81.92%和88.45%,实验结果与已有的系统相比,取得了较好的效果。     

采用Transformer-CRF的中文电子病历命名实体识别

命名实体识别是自然语言处理的基本任务之一。针对中文电子病历命名实体识别传统模型识别效果不佳的问题,提出一种完全基于注意力机制的神经网络模型。实验采用自建真实中文电子病历数据集并对数据集进行人工标注、分词等预处理;对Transformer模型进行训练优化,以提取文本特征;利用条件随机场对提取到的文本特征进行分类识别。为验证所提方法的有效性,将构建的Transformer-CRF神经网络模型与其他7种传统模型进行比较研究,实验采用精确率、召回率和[F1]值三个指标评估模型的识别性能。实验结果显示,在同一语料集下,Transformer-CRF模型对身体部位类的命名实体识别效果较好,[F1]值高达95.02%;且与其他7种传统模型相比,Transformer-CRF模型的精确率、召回率和[F1]值均较高,在一定程度上验证了所构建模型具有较好的识别性能。     

基于BSTTC模型的中文命名实体识别

大多数中文命名实体识别模型中, 语言预处理只关注单个词和字符的向量表示, 忽略了它们之间的语义关系, 无法解决一词多义问题; Transformer特征抽取模型的并行计算和长距离建模优势提升了许多自然语言理解任务的效果, 但全连接结构使得计算复杂度为输入长度的平方, 导致其在中文命名实体识别的效果不佳. 针对这些问题, 提出一种基于BSTTC (BERT-Star-Transformer-TextCNN-CRF)模型的中文命名实体识别方法. 首先利用在大规模语料上预训练好的BERT模型根据其输入上下文动态生成字向量序列; 然后使用星型Transformer与TextCNN联合模型进一步提取句子特征; 最后将特征向量序列输入CRF模型得到最终预测结果. 在MSRA中文语料上的实验结果表明, 该模型的精确率、召回率和F1值与之前模型相比, 均有所提高. 与BERT-Transformer-CRF模型相比,训练时间大约节省了65％.     

基于支持向量机方法的中文组织机构名的识别*

在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种分步递增式学习的方法,利用主动学习的策略对训练样本进行选择,逐步增大提交给学习器训练样本的规模,以提高学习器的识别精度.实验表明,采用主动学习策略的支持向量机算法是有效的,在实验中,中文机构名识别的正确率和召回率分别达到了81.7%和86.8%.     

面向配电网数据的命名实体识别

在电力系统中, 配电调度是一个复杂且统筹性较强的工作, 大多依赖于工作人员的经验和主观判断, 极易出现纰漏. 所以急需利用智能化手段来帮助检修计划的分析与生成. 命名实体识别是构建配电网知识图谱以及问答系统等任务的关键技术, 它能够将非结构化数据中的命名实体识别出来. 针对配电检修数据的复杂性及强关联性等特点, 本文采用BERT-IDCNN-BiLSTM-CRF深度学习模型. 该模型相较于传统的BERT-BiLSTM-CRF模型, 融入IDCNN神经网络模型, 更好地利用GPU的性能, 在保证识别准确率的前提下, 提高效率. 通过对标注好的检修计划数据进行训练, 并与其他常用模型对比, 在召回率、精确率以及F1值3个指标上, 本文提出的模型均达到最优的效果, F1值可以达到83.1%, 该模型在配电网数据识别任务上取得了很好的效果.     

Bangla language modeling algorithm for automatic recognition of hand-sign-spelled Bangla sign language

Because of using traditional hand-sign segmentation and classification algorithm,many diversities of Bangla language including joint-letters,dependent vowels etc.and representing 51 Bangla written characters by using only 36 hand-signs,continuous hand-sign-spelled Bangla sign language(BdSL)recognition is challenging.This paper presents a Bangla language modeling algorithm for automatic recognition of hand-sign-spelled Bangla sign language which consists of two phases.First phase is designed for hand-sign classification and the second phase is designed for Bangla language modeling algorithm(BLMA)for automatic recognition of hand-sign-spelled Bangla sign language.In first phase,we have proposed two step classifiers for hand-sign classification using normalized outer boundary vector(NOBV)and window-grid vector(WGV)by calculating maximum inter correlation coefficient(ICC)between test feature vector and pre-trained feature vectors.At first,the system classifies hand-signs using NOBV.If classification score does not satisfy specific threshold then another classifier based on WGV is used.The system is trained using 5,200 images and tested using another(5,200×6)images of 52 hand-signs from 10 signers in 6 different challenging environments achieving mean accuracy of 95.83%for classification with the computational cost of 39.972 milliseconds per frame.In the Second Phase,we have proposed Bangla language modeling algorithm(BLMA)which discovers all"hidden characters"based on"recognized characters"from 52 hand-signs of BdSL to make any Bangla words,composite numerals and sentences in BdSL with no training,only based on the result of first phase.To the best of our knowledge,the proposed system is the first system in BdSL designed on automatic recognition of hand-sign-spelled BdSL for large lexicon.The system is tested for BLMA using hand-sign-spelled 500 words,100 composite numerals and 80 sentences in BdSL achieving mean accuracy of 93.50%,95.50%and 90.50%respectively.     

基于神经网络的中文谓语动词识别研究

识别谓语动词是理解句子的关键。由于中文谓语动词结构复杂、使用灵活、形式多变,识别谓语动词在中文自然语言处理中是一项具有挑战的任务。本文从信息抽取角度,介绍了与中文谓语动词识别相关的概念,提出了一种针对中文谓语动词标注方法。在此基础上,研究了一种基于Attentional-BiLSTM-CRF神经网络的中文谓语动词识别方法。该方法通过双向递归神经网络获取句子内部的依赖关系,然后用注意力机制建模句子的焦点角色。最后通过条件随机场（Conditional random field, CRF)层返回一条最大化的标注路径。此外,为解决谓语动词输出唯一性的问题,提出了一种基于卷积神经网络的谓语动词唯一性识别模型。通过实验,该算法超出传统的序列标注模型CRF,在本文标注的中文谓语动词数据上到达76.75%的F值。