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1、在這篇論文中,我們把機(jī)器學(xué)習(xí)方法用于中文命名實(shí)體識(shí)別,這里我們使用了最大熵和Boosting兩種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法.與基于規(guī)則的命名實(shí)體識(shí)別方法相比,基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的命名實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)造簡(jiǎn)單,并具有良好的適應(yīng)性.首先,我們只使用基本的特征建立一個(gè)基于字的模型和一個(gè)基于詞的模型,比較了在這兩種策略下的命名實(shí)體識(shí)別的效果.為了充分利用兩種模型的優(yōu)點(diǎn),我們把分詞信息解構(gòu)到基于字的模型中,并且在這個(gè)模型中使用了一些復(fù)雜的語(yǔ)言學(xué)特征,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,
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