论文研究-基于类向量模型的中文姓名识别研究.pdf

【文件属性】：
文件名称：论文研究-基于类向量模型的中文姓名识别研究.pdf
文件大小：32KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 14:52:00
中文姓名识别,类向量模型,Viterbi算法,基于汉字 提出了一种基于类向量模型的中文姓名识别方法。该方法通过类向量的生成来模拟人工识别姓名的过程，采用Viterbi算法对未经切分的汉字串进行类向量标注得到类向量序列，通过检查相邻类向量中类别和向量分量的变化来最终识别出人名。该方法是完全数据驱动的，不需要姓名识别的模式和规则。通过对互联网上随机抽取的1 000篇文章进行测试，结果表明，中文姓名识别召回率为82.2%，准确率为70.3%。