基于循环神经网络的中文人名识别的研究

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1、乂連殘＾义聋ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ损±韋恆巧又ＭＡＳＴＥＲ八ＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮｉＨＥ基于循环神经网络的中文人名识別的研究计算机应用技术作者姓名塗齊蜂指导教师１２〇６６答辩曰期＿＿丄＿＿年＿＿＿＿与硕±学位论文基于循环神经网络的中文人名识别的研究ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣｈｉｎｅｓｅＰｅｒｓｏｎａｌＮａｍｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＲｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ作者姓

2、名；徐新峰学科、专业；计算机应用技术１：２１３０９７３学号指导教师：黄德根教授完成日期：２０１６年６月７日乂遠巧主乂聲ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｙｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中己经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均包在

3、论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：若手ｊ盾坏神给阔给涂ｉ韦文人么折别的研瞻：游曰期：如／／年曰（（月／２作者签養部夺大连理王大学硕±学位论文摘要中文人名识别任务是中文信息处理领域中的基础任务，其性能的好坏将直接影响到其他任务的性能。中文人名的随意性使其在未登录词中占有较大的比重，解决未登录词识别问题首先要解决人名识别问题。因此，解决中文人名识别问题具有重要的意义。现有基于统计的中文人名识别方法存在特征选取复杂和人工干预等问题，针对这些

4、一ＲＮ问题，本文提出了种基于循环神经网络（ｅｃｕｒｒｅｎｔＮｅｕｒａｌｅｔｗｏｒｋｓ的中文人名识别方）法，该方法仅采用词向量作为模型的特征且无需人工干预，有效降低了特征选取的复杂性和人工干预对实验造成的影响，。此外词向量可Ｗ通过大量未标注的中文数据训练获得，然后将蕴含丰富语义信息的词向量作为循环神经网络模型的输入，可Ｗ使模型学习到更多的信息，提升模型的性能。：模型构建阶段和后处理阶段本文将模型分为两个阶段。在模型构建阶段，我们将重点放在词向量的优化策略上，。针对词向量的优化问题本文提出了Ｈ种策略：（

5、１）将ｗｏｒｄ２ｖｅｃ训练得到的词向量替换循环神经网络模型的随机初始词向量（２）对词向量训练语料进行数词泛化操作（３）改进ｗｏｒｄ２ｖｅｃ模型，将特征信息融入词向量实验结果表明，通过词向量的优化操作，中文人名识别模型的Ｆ值提高了２．２３％。在后处理阶段；，通过上下文规则对候选人名进行过滤采用基于篇章的全局扩散操作召回在某一位置由于信息不足识别不出而在其他位置能够被识别的人名；使用基于篇章的局部扩散操作识别篇章信息中有名无姓或者有姓无名的人名，。实验结果表明通过规则过滤和扩散操作，中文人名识别模型的Ｆ值提高

6、了４．７４％。关键词：中文人名识别词向量环神经网络扩散操作；；循；－－Ｉ大连理工大学硕±学位论文Ｔｈｅ民ｅｓｅａｒｃｈ０打ＣｈｉｎｅｓｅＰｅｒｓｏｎａｌＮａｍｅ民ｅｃｏｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎｇ民ｅｃｕ＊ｒｒｅｎｔＮｅｕｉａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｔａｓｋｏｆＣｈｉｎｅｓｅｐｅｒｓｏｎａｌｎａｍｅｓｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｉｎ化ｅＣｈｉｎｅｓｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｏｃｅｓｓｉｎｇｗｈｏｓｅｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ

7、ｗｉｌｌ（ｉｋｅｃｔｌａｆｆｅｃｔ化ｅｏ化ｅｒｔａｓｋｓ．Ｃｈｉｎｅｓｅｅｒｓｏｎａｌｎａｍｅｓｐ，ｐｙｐａｃｃｏｕｎｔｆｏｒａｌａｒｅｒｏｏｒｔｉｏｎｏｆｔｈｅｕｎｋｎｏｗｎｗｏｒｄｂｅｃａｕｓｅｏｆｒａｎｄｏｍｎｅｓｓａｎｄｏｎｆｗｅｇｐｐｌｙｉ＊ｓｏ＊ｌｖｅ也ｅｒｏｂｌｅｍｏｆｎａｍｅｓｉｅｃｏｎｉｔｉｏｎ技ｉｓｔｌｃａｎｗｅｓｏｌｖｅｔｈｅｒｏｂｌｅｍｏｆｕｎｋｎｏｗ打ｗｏｒｄｓｐｇｙ，ｐ＊ｎｒｅｃｏｎｔｏｎＴｈｅｒｅｆｏｉｅＩｔｓ

8、ｓｎｆｃａｎｔ化ｓｏｌｖｅ化ｅｒｏｌｅｍｏｅｓｅｎａｍｅｅｏ打ａｌ打ａｍｅｓｇｉｉ．ｉｉｉｉｂｆＣｈｉｒｓ．，ｇｐｐＴｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇＣｈｉｎｅｓｅｐｅｒｓｏｎａｌｎａｍｅｓＫｃｏｇｎ