马拉地语命名实体识别与开放电源上的认知数据科学工作台增强

# 马拉地语命名实体识别与开放电源上的认知数据科学工作台增强 ## 1. 马拉地语命名实体识别 ### 1.1 命名实体识别概述 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是从文档中区分命名实体的方法，主要用于信息提取。命名实体是自然语言文本中的名词短语，包括人名、组织名、地点、日期、数字等，对句子语义有重要影响。 ### 1.2 相关研究综述 - **HMM 方法**：有研究使用 HMM 方法对印地语、乌尔都语和马拉地语进行命名实体识别。例如，在印地语中使用 HMM 方法取得了 97.14% 的精确率和召回率；对印地语、乌尔都语和马拉地语的实验显示，HMM 方法对印地语的准确率为 86%，马拉地语为 76%，乌尔都语为 65%。 - **规则方法**：针对乌尔都语的复杂情况，有研究提出了基于规则的 NER 系统，开发了 13 个命名实体标签，准确率在 80% - 90% 之间。 - **混合方法**：有研究提出结合规则和列表查找的混合技术，准确率约为 96%。 ### 1.3 提出的系统 本系统旨在提取给定马拉地语文本中的命名实体，采用了两种自然语言处理方法： - **HMM 方法**： - **训练阶段**： - **预处理**：确保输入文本为纯天城体脚本，然后对输入文档进行分词。 - **HMM 处理**：使用命名实体标注的数据集计算转移矩阵（A）、发射矩阵（B）和初始矩阵（p）。转移矩阵（A）的计算方式为从状态 Ti 到 Tj 的序列总数与 Ti 的总数之比；发射矩阵（B）为单词作为某个标签出现的总数与该标签出现的总数之比；初始矩阵（p）为以特定标签开头的句子数与语料库中句子总数之比。 - **训练模型**：得到训练好的模型。 - **测试阶段**： - **预处理**：同训练阶段的预处理。 - **HMM 预测**：应用维特比算法，根据训练阶段计算的概率值（A、B、p）找到最优标签路径。 ```python function VITERBI(O, S, π, Y, A, B):X for each state i T1[i,1] ii T2[i,1] 0 End for For each observation i for each state 1. T1[j,1] – (T1[k,i-1].Akj) 2. T2[j,1] (T1[k,i-1].Akj) ii End for End for ZT (T1[k,T]) XT szt For i T,T-1,…..2 do i zi-1 T2[zi,i] ii xi-1 szi-1 End for Return X End function ``` - **规则方法**： - **预处理**：确保输入文本为纯天城体脚本，然后对输入文档进行分词。 - **词干提取**：使用规则去除不必要的后缀。 - **形态分析**：通过去除词根上的词尾变化提取根词。 - **词性标注与消歧处理**：使用规则进行词性标注，并解决单个词的多个词性标签之间的歧义。 - **命名实体识别**：将分词结果与命名实体标注的数据集进行匹配，找到的分词标注其特定的命名实体标签，未找到的标注为 UNK，再使用手工规则处理 UNK 标签的词。 | 规则类型 | 规则内容 | | ---- | ---- | | 识别地点 | 如果当前分词以“गड”等结尾，则将其标注为地点标签。 | | 识别名称 | 1. 如果前一个分词被标注为头衔或职务，则当前分词标注为名称。<br>2