盘古分词-中文人名识别

本文介绍了盘古分词中的一种创新中文人名识别算法,通过预处理和消除歧义两个步骤,提高了人名识别的准确性。预处理基于姓氏和常见单双字人名匹配,消除歧义则通过寻找词与词间空隙最小且分词数量最少的组合。尽管该算法有所局限,但对于常见人名识别已取得显著进步。

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盘古分词-中文人名识别

作者: eaglet

     eaglet 曾经在KTDictSeg 中分别尝试使用规则和统计方式来识别中文(汉族)人名,但效果都不理想。在盘古分词 中eaglet另辟它径,采用一种新的算法来识别中文人名,效果相比规则和统计方式要好很多。下面eaglet就来介绍这种中文人名的识别方法。

     要很好的识别中文人名,我们需要对要分解的句子按预处理和消除歧义两个步骤进行处理。

     预处理

     识别中文人名的第一步是进行预处理,预处理的过程是找出要识别的句子中所有可能的中文人名。查找的方式是首先根据姓氏来匹配,找到姓氏后再根据常见的单字 中文名和双字中文名来匹配。盘古分词字典目录下有三个文件分别是 ChsSingleName.txt, ChsDoubleName1.txt, ChsDoubleName2.txt,它们分别表示单字人名,双字人名的首字和双字人名的尾字,根据这三个文件中指定的常用中文名,我们可以完成预处理 的过程。

     比如 张三丰李世民

     其中 “张”、“李”是姓,“三”是常用单字名和常用双字名首字,“世”是常用双字名首字,“民”和“丰”是常用双字名尾字

     这样预处理的结果就是

     张三

     张三丰

     李世民

 

     消除歧义

中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的 历史 , 但至今仍有许多技术难题没有得到很好解 决 , 中文姓名自动识别问题就是其中的一个。由于 它与中文文本的自动分词一样 , 属于中文信息处理 的基础研究领域 , 因而它的研究成果直接影响到中 文信息的深层次研究。汉语的自身特点使得中文信 息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词 (加入显式分割符) , 然后再在分词的基础上进行词 法、语法、语义等方面的深入分析。而在分词阶 段 , 文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词 大多被切分成单字词 , 在这种情形下如不能很好地 解决汉语文本中专有名词生词的识别问题 , 将给其 后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。中 文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来 的。对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用 以下几方面的信息: 姓名用字的频率信息、上下文 信息[1 ,2 ] 、语料库统计信息[2 ] 、词性信息等[3 ] 。本 文的方法是 , 首先对中文人名的构成、姓名用字的 规律及上下文文本信息特征进行充分分析 , 在此基 础上建立起两组规则集 , 将其作用于测试文本 , 获 得初步识别结果 , 再利用大规模语料库的统计信息 对初步识别结果进行概率筛选 , 设定合适的阈值 , 输出最终识别结果。经对 50 多万字的开放语料测 试 , 系统自动识别出 1781 个中文人名 , 在不同的 筛选阈值下获得 90 %以上的识别准确率 , 而召回 率高于 91 %。
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