基于支持向量机方法的中文组织机构名的识别

### 基于支持向量机方法的中文组织机构名的识别 #### 一、引言 中文组织机构名的识别作为中文信息处理的关键任务之一，对于命名实体识别（NER）的研究具有重要意义。命名实体包括人名、地名、机构名和时间短语等，而中文组织机构名在命名实体中的比例高达20.2%，涵盖了广泛的实体类型，如学校、公司、医院、研究所和政府机关等。由于中文组织机构名存在形态多样、随时间变化的特点，且缺乏英文中明显的形态标记，因此其识别难度相对较高。 #### 二、识别方法概述 目前，中文组织机构名的识别方法主要分为两大类：基于规则的方法和基于统计的方法。基于统计的方法因其较高的准确性和适应性，在实际应用中更为常见。其中，隐马尔科夫模型（HMM）、最大熵模型（MaxEnt）等方法被广泛应用，但这些方法的性能受标注语料的领域和规模限制。随着领域的改变或时间的推移，机构名的构成可能发生变化，导致系统性能下降。 #### 三、支持向量机在中文机构名识别中的应用 支持向量机（SVM）作为一种新兴的学习方法，基于统计学习理论，遵循结构风险最小化原则，尤其在小样本集上表现出色，已成功应用于自然语言处理的多个领域，如文本分类、浅层句法分析、专名识别等。在中文机构名识别方面，SVM通过识别切分正确的语料中的中文机构名，结合主动学习策略，有效提高了学习器的精度并降低了人工样本标注的成本。 #### 四、支持向量机基本原理 SVM的核心思想在于寻找一个最优分类超平面，该超平面不仅能将两类样本完全分开，同时还能最大化分类间隔。具体而言，对于线性可分的样本集\( S=\{(x_i,y_i)|x_i\in X,y_i\in \{+1,-1\}\}, X\subset R^d \)，其中\( x_i \)为样本特征向量，\( y_i \)为样本的类别标志，SVM的目标是找到一个能够最大化分类间隔的超平面\( w^T x + b = 0 \)。这涉及到求解一个二次规划问题，以最小化权重向量\( w \)的模长的同时满足所有样本点的分类约束。 #### 五、分步递增式学习与主动学习策略 为了进一步提升SVM在中文机构名识别上的表现，研究者提出了一种分步递增式学习的方法，即在训练过程中逐步增加训练样本的数量，利用主动学习策略选择最具信息量的样本进行标注和训练。这种方法不仅提高了学习器的识别精度，还有效地控制了人工标注的工作量，从而降低了成本。实验结果表明，采用主动学习策略的SVM算法在中文机构名识别上的正确率和召回率分别达到了81.7%和86.8%。 #### 六、结论 基于支持向量机方法的中文组织机构名识别技术，通过结合主动学习策略，实现了高效、准确的机构名识别。这种方法克服了传统基于规则或统计方法的局限性，尤其在面对小样本集和动态变化的实体类型时，表现出了显著的优势。未来，随着深度学习等新技术的发展，支持向量机在中文信息处理领域的应用有望进一步拓展，实现更智能、更精准的语言理解和处理能力。