資料介紹
針對目前企業(yè)營銷的不斷深入,企業(yè)簡稱被各大新聞廣泛使用,而作為新詞又難以被有效識別的問題,提出一種基于構(gòu)成模式和條件隨機場(CRF)的企業(yè)簡稱預(yù)測方法。首先,從語言學(xué)的角度對企業(yè)全稱和簡稱的構(gòu)成規(guī)律進行了總結(jié),并采用詞庫以及規(guī)則相結(jié)合的方式對Bi-gram算法進行改進,提出CBi-gram算法,實現(xiàn)了對企業(yè)全稱的結(jié)構(gòu)化切分,并提高了企業(yè)全稱中核心詞識別的準確性。然后,依據(jù)上述切分結(jié)果對企業(yè)類型進行再次細分,并通過人工總結(jié)和規(guī)則自學(xué)習(xí)的方法形成不同企業(yè)類型下的簡稱規(guī)則集。最后再基于規(guī)則生成企業(yè)的候選簡稱集,降低了不適用的規(guī)則對于不同類型的企業(yè)在生成簡稱過程中產(chǎn)生的噪聲。另外,為了彌補單純基于規(guī)則在解決全稱縮寫和簡寫縮寫混合的局限性,引入CRF,從統(tǒng)計的角度對簡稱進行預(yù)測,并選取詞、音調(diào)以及詞在全稱組成成分中的位置作為模型特征,進行模型訓(xùn)練,以實現(xiàn)兩種方法的相互補充。實驗結(jié)果顯示,該方法具有較高的準確率,輸出的企業(yè)簡稱集基本覆蓋了企業(yè)的常用簡稱范圍。
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