摘要：为了提高维吾尔语中机构名的自动识别准确率,从维吾尔语的语言特点出发,对维吾尔语中机构名的组织结构进行了分类并将其形式化表示;根据此特征设计出有效地识别规则,创建了特征词库、地名库和修饰词库等知识库;设计并实现了基于状态转移原理的高效识别算法。实验结果表明,该算法识别的F值达到83.05%,获得了较好结果。

摘要：为提高机构名识别精度,满足关系抽取等下游任务的需求,提出分阶段细粒度命名实体识别思想。利用Bert-BiLSTM-CRF模型对机构名进行粗粒度识别,将机构名视为短文本,采用Bert-CNN对构建的机构名词典训练细粒度分类模型,获取机构名的细粒度标签。实验结果表明,提出的分阶段方法在细粒度机构名识别上F1值最佳达到了0.8117,远超词典匹配方法。

摘要：为缓解目前维吾尔文机构名识别方法依赖于人工编写规则、识别效率低的问题,提出一种基于条件随机场模型(CRF)的维吾尔文机构名识别方法。根据维吾尔语的语言特性,结合词、词性、音节、机构名特征词表、地名词表等特征,实现维吾尔文机构名识别。实验结果表明,相比于基于规则的方法和隐马尔科夫模型(HMM),该方法不依赖于人工编写规则,识别的准确率和召回率较高。