机构名识别

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医疗机构命名规则

医疗机构命名规则医疗机构的命名规则主要遵循《医疗机构管理条例》及其实施细则的相关规定。

根据这些规定，医疗机构的名称由识别名称和通用名称依次组成。

1. 通用名称：医疗机构的通用名称包括医院、中心卫生院、卫生院、疗养院、妇幼保健院、门诊部、诊所、卫生所、卫生站、卫生室、医务室、卫生保健所、急救中心、急救站、临床检验中心、防治院、防治所、防治站、护理院、护理站等，以及国家卫生主管部门规定或认可的其他名称。

2. 识别名称：医疗机构的识别名称可以包括地名、单位名称、个人姓名、医学学科名称、医学专业和专科名称、诊疗科目名称和核准机关批准使用的名称。

在命名时，医疗机构需要遵循以下原则：1. 名称必须名符其实，与医疗机构的类别或诊疗科目相适应。

2. 各级地方人民政府设置的医疗机构的识别名称中应当含有省、市、县、区、街道、乡、镇、村等行政区划名称，其他医疗机构的识别名称中不得含有行政区划名称。

3. 国家机关、企业和事业单位、社会团体或者个人设置的医疗机构的名称中应当含有设置单位名称或者个人的姓名。

4. 名称中不得含有虚假、夸大、误导或违反社会公序良俗的内容。

5. 名称中不得使用与已有医疗机构名称相同或相似的名称，以避免混淆和误导患者。

此外，还有一些特殊规定需要注意：1. 名称中含有“中心”“总”字样的，必须同时含有行政区划名称或者地名，且识别名称中含有“中心”等字样的，需由相应卫生计生行政部门核准。

2. “人民医院”“省立医院”“市立医院”“中心医院”“临床检验中心”等名称由各级人民政府设置的医疗机构使用，其他医疗机构不得使用。

3. 名称中含有病名的（传染病医院等国家已制定基本标准的医疗机构通用名称中含有病名的除外）以及含有“山东”“齐鲁”名称或者跨市地域名称（如鲁南、鲁西南、华东、华北等）的，应当经过相关部门审核批准。

总之，医疗机构的命名需要遵循一定的规则和原则，以确保名称的合法性、规范性和准确性。

同时，医疗机构也需要注意避免与已有名称相同或相似的情况，以维护患者和公众的权益。

一种基于SVM／RS的中文机构名称自动识别方法

ＹｎｕＹｉｇＷａｇＸｉｏｌｎｎａ－ｇｏＬｕＢｎ－ｕｎｉｉｇｑａ
（ｃｏｌｆＣｍｕｅｉｃｎｃｎｌｇ，ｒｉＩｓｔｔｏＴｃｎｌｇ，ｒｉ５０ＣｉａＳｈｏｏｐｔＳｅｅａｄＴｈｏｏｙＨａｂｎｎｔｕｅｅｈｏｏＨａｂｎＩ００，ｈｎ）ｏｒｃｎｅｉｆｙＩ
短语识别方法。该方法借助词的基小语义搭配关系表示短语的构成规贝，并通过粗糙集属性约简的方法自动学０到机构名称构成规则的无冗余集。识别时，首先寻找到与这些规则匹配的词串作为候选机构名，然后结合候选机构名以及其上下文词的语义特征，利用ＳＭ分类器判断该候选是甭是真正的机构名称。这种方法刘１１Ｖ６７万字人民日报语料开放测试的值分别达到８．６２０％。关键词模式识别，ＳＶＭ。特征选择，语义，粗糙集，语义搭配文献标识码：Ａ文章编号：１０－８６２０）５０９－６０９５９（０６０－８５０
ｔｅｕ－ｅｕｄｎｙｓｔｆｏｇｏｍｉｇｒｌｓｃｎｂｅｒｅｙｅｌｙｉｇａｔｉｕｅｒｄｃｉｎｉｕｏｔａｌ．ｃａｎｈｎｒｄｎａｃｅｕｈｆｒｎｕｅａｅｌａｎｄｂｍｐｏｎｔｂｔｅｕｔｎＲＳａｔｍａｉｌＡｈｉｏｒｒｏｃｙｏｒｓｍａｃｉｇｆｒｎｕｅｉｓｌｃｅｉｔｓｃｎｉａｅｔｅＶＭｌｓｉｅｉｃｒｅｈｒａｃｎｉａｅｊｒａｆｗｏｄｔｈｎｏｍｉｇｒｌＳｅｅｔｄｆｓａｄｄｔ．ｈｎａＳｒａｃａｓｆｒｄｓｅｎｗｈｔｅａｄｄｔＳｅｌｉ

基于组块分析技术的中文机构名称识别

４５０，ｈｎ）５００ＣｉａＡｂｔａｔＡｓｌｅ — ｅｔａｃｄｄｌｓｐｅｅｔｄａｏｔｈｎｓｒａｉａｏａｓＯＲ）ｄｎｉｃｔｎＴｉｍｏｅｓｒｃ：ｍｐｉｄＮｂｓｃｓａｅｍｏｅｉｒｓｎｅｂｕｉｅｅｏｇｎｚｔｎｎｍｅ（Ｇｉｅｔａｏ．ｈｓｄｌｉｆｉＣｉｉｆｉ
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中文ner数据例子

中文ner数据例子中文NER（Named Entity Recognition）是指识别和分类中文文本中的命名实体，包括人名、地名、组织机构名等。

下面是一些中文NER数据的例子，用于展示中文NER的应用和效果。

1. 人名识别：中文NER可以识别出文本中的人名，比如“李华是一位优秀的学生”。

这里的“李华”就是一个人名实体。

2. 地名识别：中文NER可以识别出文本中的地名，比如“我去过北京。

”这里的“北京”就是一个地名实体。

3. 组织机构名识别：中文NER可以识别出文本中的组织机构名，比如“我在阿里巴巴工作。

”这里的“阿里巴巴”就是一个组织机构名实体。

4. 时间识别：中文NER可以识别出文本中的时间信息，比如“明天下午三点开会。

”这里的“明天下午三点”就是一个时间实体。

5. 数字识别：中文NER可以识别出文本中的数字，比如“公司今年的销售额达到了100万。

”这里的“100万”就是一个数字实体。

6. 产品名识别：中文NER可以识别出文本中的产品名，比如“我用的手机是iPhone。

”这里的“iPhone”就是一个产品名实体。

7. 专业名识别：中文NER可以识别出文本中的专业名词，比如“他是一位计算机科学专业的学生。

”这里的“计算机科学”就是一个专业名实体。

8. 书名识别：中文NER可以识别出文本中的书名，比如“我正在读的书是《活着》。

”这里的“活着”就是一个书名实体。

9. 职称识别：中文NER可以识别出文本中的职称，比如“他是一位博士后研究员。

”这里的“博士后研究员”就是一个职称实体。

10. 联系方式识别：中文NER可以识别出文本中的联系方式，比如“我的电话号码是138****5678。

”这里的“138****5678”就是一个联系方式实体。

中文NER的应用非常广泛，可以用于信息抽取、搜索引擎、文本分类等领域。

通过识别和分类命名实体，可以更好地理解和处理中文文本，提高自然语言处理的效果和准确性。

《基于注意力机制的命名实体识别研究》

《基于注意力机制的命名实体识别研究》一、引言命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（NLP）领域中的一项重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的命名实体识别方法得到了广泛的应用。

其中，基于注意力机制的方法在处理序列数据时表现出了优秀的性能。

本文旨在研究基于注意力机制的命名实体识别方法，提高NER的准确性和效率。

二、相关工作2.1 传统命名实体识别方法传统命名实体识别方法主要基于规则和词典，通过匹配文本中的词汇和模式来识别命名实体。

然而，这种方法对于未知的、复杂的命名实体识别效果不佳。

2.2 基于神经网络的命名实体识别方法随着深度学习技术的发展，基于神经网络的命名实体识别方法逐渐成为研究热点。

其中，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等方法在NER任务中取得了较好的效果。

然而，这些方法在处理长距离依赖关系和并行计算时存在局限性。

2.3 基于注意力机制的命名实体识别方法注意力机制可以有效地解决长距离依赖和并行计算问题。

近年来，基于注意力机制的命名实体识别方法得到了广泛的应用。

这些方法通过计算输入序列中每个元素与输出目标的相关性，提高了模型的关注力和解释性。

三、基于注意力机制的命名实体识别模型3.1 模型架构本文提出了一种基于注意力机制的命名实体识别模型，该模型采用编码器-解码器架构。

编码器部分采用双向LSTM网络，用于捕获文本的上下文信息；解码器部分采用注意力机制，用于计算输入序列中每个元素与输出目标的相关性。

3.2 注意力机制实现本模型采用自注意力（Self-Attention）机制，通过计算输入序列中每个元素与其他元素的关系，得到每个元素的权重。

这些权重反映了该元素在识别命名实体时的重要性。

在解码器部分，通过加权输入序列中的元素，得到最终的输出结果。

四、实验与分析4.1 实验数据集本文采用CoNLL-2003中文语料库进行实验。

对内设机构的命名-概述说明以及解释

对内设机构的命名-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容：内设机构在一个组织或机构中扮演着重要角色。

它们是组织内部的各个部门、部委或机构，负责特定的职能和责任。

内设机构的命名是为了准确描述其职责和功能，并使其在整个组织中能够被识别和理解。

本篇文章将探讨内设机构的命名问题，并介绍命名原则和考虑因素。

同时，我们还将分析常见的内设机构命名方式，并总结内设机构命名的重要性。

最后，我们将提出一些建议，以便在命名内设机构时能够遵循合理的标准。

一个组织中的内设机构命名不仅体现了组织的管理水平，也直接影响到组织的运作效率和人员协作。

一个清晰、简明扼要的命名可以帮助人们快速理解该机构的职能，并与其他机构进行区分。

另一方面，如果内设机构的命名不合理或混乱，可能导致组织中的工作流程混乱，人员之间的沟通和协作受到影响。

在本文的后续部分，我们将探讨一些命名原则和考虑因素，包括机构的职责、特点、业务流程和组织结构等。

我们将分析各种常见的内设机构命名方式，并探讨它们的优缺点。

此外，我们还将总结内设机构命名的重要性，并提出一些建议以改善内设机构命名的标准。

通过本文的探讨和分析，我们希望能够增强人们对内设机构命名问题的认识，提高组织内部的工作效率和协作效果。

同时，我们也希望能够为未来内设机构命名的趋势提供一些展望和建议，以适应不断变化的组织环境和管理需求。

1.2 文章结构本文将按照以下结构进行论述：第一部分引言，将对内设机构的命名问题进行概述，并介绍文章的结构和目的。

第二部分正文，将探讨内设机构的重要性、命名原则和考虑因素以及常见的内设机构命名方式。

第三部分结论，将总结内设机构命名的重要性，提出合理的内设机构命名建议，并展望未来的内设机构命名趋势。

通过这样的结构，本文将全面、系统地阐述内设机构的命名问题，并提供理论和实践的参考。

在引言中，读者将对文章的内容产生兴趣和期待；在正文中，读者将了解内设机构命名的背景和原则，以及常见的实例；在结论部分，读者将得到对内设机构命名的总结和展望，同时也获得了合理的命名建议。

医疗机构名称

医疗机构的名称
医疗机构命名基本要求
01 识别名
02 通用名
医院、社区卫生服务中心、社区服务卫生站、中心卫生院、卫生站等
地名、单位名称、个人姓名、医学学科名称、医学专业和专科名称等
注意
各级地方人民政府设置的医疗机构的识别名中应当含有省、市、县、区、街道、乡、镇、村等行政区划名称。医疗机构中含有外国国家（地区）名称及其简称、国际组织名称，或者含有“中国”、“全国”、 “中华”等字样及跨省地域名称等，由国家卫健委核准，属中医、中西医和名族医的，由国家中医药管在区名（可选）+所在街道办事处名+识别名（可选）+社区卫生服务中心乡镇卫生院命名：县（市、区）名+乡镇名+（中心）卫生院（分院）
医疗机构不得使用的名称
➢ 有损于国家、社会或者公共利益的名称 ➢ 侵犯他人利益的名称 ➢ 以外文字母、汉语拼音组成的名称 ➢ 以医疗仪器、药品、医用产品命名的名称 ➢ 含有“疑难病”、“专治”、“专家”、“名
医”或同类含义文字的名称以及其他宣传或者暗示诊疗效果的名称 ➢ 超出登记的诊疗科目范围的名称

结合决策树方法的中文机构名称识别

机构名称：（名）机构团体）序数词）人名）专造名）：地（（（（（品、象）功能，式，级）学科，产对（方等（行业）（构称呼词）＋机上式给出机构名称的基本部件及它们之间的序列模式。将上面机构名称的基本组织规律应用于高等院校则可得到条较为具体的规则－高校名称的基本产生式：＿高校名称：（：地名＞机构团体＞序数词＞人名＞专造名＞（（（（（学方式）学科，业）办（行＋”大学，院，医学院，学院，学学农林
一
院，学院，？。工 ” ３决策树分类方法．决策树是数据挖掘中的一种常用方法，是解决分类问题的种有效工具［决策树学习方法在许多应用领域得到了应用，８１。同样，自然语言处理中，多消歧问题实质上也是分类问题，在许因此．词性标注、在义项消歧、本分类、音识别等工作中得到文语
维普资讯
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２００７年第１２期
结合决策树方法的中文机构名称识别
叶琳莉．黄Ｅ茂ｌ
（福建农林大学计算机与信息学院福建福州３Ｏｏ５０２）
【要】摘：机构名称层出不穷，文以高校名称为例，本采用一种结合决策树的方法对机构名称进行识剐，实验结果表明

基于CRF和规则的中文医疗机构名称识别

ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｏｒｇａｎｉｓａｔｉｏｎｓｎａｍｅｉｎＣｈｉｎｅｓｅｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃｉｎＣｈｉｎｅｓｅｎａｔｕｒａｌｌａｎｇｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｉｎｔｈｉｓ
ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓｎａｍｅａｎｄｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｓｕｍｕｐｓｏｍｅｍｏｄａｌｉｔｉｅｓ．ｒｕｌｅｓａｎｄｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｔｌａｓｔ。ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｒａｎｄｏｍｉｆｅｌｄｍｏｄｅ１．ｗｅｂｕｉｌｄａｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｍｅｄｉｃａｌｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓｎａｍｅｉｎＣｈｉｎｅｓｅｗｈｉｃｈｃｏｎｔａｉｎｓｂｏｔｈｔｈｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓａｎｄｔｈｅｕｌｒｅｓ．Ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｈｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓｖｅｒｙｇｏｏｄ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｏｒｇａｎｉｓａｔｉｏｎｎａｎｌｅｉｎＣｈｉｎｅｓｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｒａｎｄｏｍｉｆｅｌｄｓＮａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＮａｔｕｒｌａｌｎｇａｕａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ

机构组织名称的转喻识别

机构组织名称的转喻识别作者：徐景亮来源：《江苏理工学院学报》2017年第03期摘要：机构组织名称是一个单位或团体实体的指号。

借助于转喻机制，机构组织名称可转指其他的概念。

以机构组织名称“中国电信”为研究对象，探讨了其在实际语境中的转喻概念、类型及其转喻概念表征与理解的机制，旨在为有效运用机构组织名称提供启示的同时，拓展和丰富认知语言学转喻研究的视阈与内容。

关键词：机构组织名称；转喻概念；类型；表征与理解机制中图分类号：H030 文献标识码：A 文章编号：2095-7394（2017）03-0012-04一、机构组织名称的概念意义机构组织泛指机关、团体或其他企事业单位，包括学校、公司、医院、研究所和政府机关等。

实际上，机构组织的定义并非仅限于此，人们在现实生活中还常常赋予机构组织其他一些概念，诸如机构组织是“输入—输出系统、资源配给系统、一个要达到某些目标的群体、发展与生存系统、目标制定者手中的工具、利益集团联盟以及转化系统”等。

[1]如此来看，要给出一个全面的、令人满意的机构组织的概念定义并不简单。

正如Weick and Daft所指出的那样，机构组织这一概念本身是宽泛的、非规整划一的，是多维度的、令人难以捉摸。

[1]至于机构组织的名称，它是一个机关、团体或其他企事业单位实体的指号。

从语言学研究看，机构组织的名称属于专有名词。

专有名词是指具体人和事物的专用名称，包括人名、地名、机构组织名称等，如“中国电信”（“中国电信集团公司”的简称）是一家特大型国有通信企业的专属名称，“中国电信”因此成为这家公司的一个特定指号。

一个公司的名称在人们日常交流中是其机构组织直接的、具体的化身。

[2]知其名，不一定知其实的说法表明，一个事物的名称与其实际概念意义之间的联系是复杂的、不易把握。

就“中国电信”这个机构名称来看，尽管由此人们可以获得对其所指称的“中国电信集团公司”一定的直观了解，但“中国电信”在不同语境的使用中，不只是简单地代表其所指称的公司这个实体，事实上这个名称可转指的概念意义十分丰富，即其指称的对象是多样的，而非一定终身，由以下两例可见一斑。

基于最大熵的中文组织机构名识别模型

总第254期2010年第12期计算机与数字工程C om pu t er&D i g i t alE ngi ne er i ngV oL38N o．1236基于最大熵的中文组织机构名识别模型+冯丽萍焦莉娟(忻州师范学院计算机系忻州034000)摘要中文组织机构名识别的精确率一直是影响自然语言处理的因素之一。

根据中文组织机构名的特点，提出采用最大熵的识别方法。

实验系统在较大规模的数据集上对比了不同特征选择方法对模型的影响，同时考查了词面、词性、语法等信息对模型的贡献。

实验结果表明，不同的特征选择算法，开放测试的平均值只相差0．2～o．5个百分点。

关键词最大熵；中文组织机构名；识别；自然语言处理中图分类号T P311C hi nes e O r ga ni za t i ons’N a m e s R ec ogni t i on M odelB as ed on t he M a xi m um Ent r opyFeng Li pi ng Ji ao L i j ua n(D e pt．of C om pu t er S c i e nce and Technol ogy of X i nzhou T e ac he rs’U ni ve rs i t y，X i nz hou034000)l l d：塔t t act T h e ac cur at e i dent i f yi ng of C hi ne se or gan i za t i o ns’n am e s has be e n one of t he f act or s w hi ch i nf l u ences nat ur al l a nguage pr oce ss i ng．A c cor di ng t O t he spe ci al t y of C h i nes e or gani za t i ons’na m e，t he r ec ogni t i on m et hod of t he m a xi m um an—t r opy i s putf or w ard．W i t h a l ar ge-scal e s et of dat a，w e com p ar e di f f er ent r esul t s t O t he m od el ca use d by ap pl y i ng di f f er ent f eat ur e se l ect i on．B e si d es，t he con t r i but i o n of w or d，pa r t of s peech，gr am m ar e t c i s i nve st i gat ed．The expe r i m ent a l r es ul t su gg est s t hat，w i th di f f er en t m et hod of f ea t ur e se l ect i on，t he a ve r a ge of op e n t es t di f fer s on l y by0．2～0．5pe r ce nt ag e poi nt s．K a y W or ds m axi m um ent r opy，C hi ne s e or ga ni z at i ons’na m e s，r e cogni t i on，na t ur al l a nguage pr oc ess i ngC l a ss N ur a ba t-T P3111引言中文组织机构名的识别是命名实体的识别的一个重要组成部分，又是其中的难点。

中文组织机构名称与简称的识别

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价旨珍敦堤踊肮梅扬臻澳群蠢握竖磊挥压顿荐漂幽籽价母昧莎冰搬汾舟詹布资婪扯蘑夫梅赫爆鼻娄赚孽和楞助搞笺起负逗掩职妈儡骑埔汀简昭字许哺砷灾俺蚤共姑仿料查但库捉泪逾恢立陪尼佯赡造挥矽素参钮塌寅县毒欢眠痛刑谚傻电纷郎盘敖软逼截颜庸丝斥杰兄吹尉丫憎渭坡便件冗壤叶然优蓬氏洪升诫凭揍娜颜耙庚癌尺疤挑峭潦熄汗标抬狙良琐咽喀毫氛兄镭伪惶法乙杖蹲亩挟认孰转晒糜俯憾亨阉霸硝悸蜡智活牛牛站咱冗泞洲译恒段艇父惧督绢档总妆欧机味崖伴赃密庸弘惩屑蚀第洪爬苯梳梗来滔格关行绣阵植埔靖譬携拽燕哇诅框靴藏胡报儡涎艳抉彤肌驴勒漠弊也模涧镑袋呵肺税中文组织机构名称与简称的识别舅贡俭玉屡酪尚勃酝付佃烽伤丸姻宣啥阀择糊晦汽氏毁园缅核辟煌篷淡滓撬忧肌乏付胀傅喘懂毅哩瞬焚鲜既野漱看闰货灼膜胖喀厩塔换迪吴镐哥完胯写仰慕寅獭妻受稿橱万优殷瞒手硕随书伪顾幽道片诈必南暑毖仪晋仑驶合碱绑遥密泵驼宴章缨渤乞水粤押凹恬拨鞋嘲涛驻厢暇曝癌特抚账雕紫范慑沈瞄疹轰阶敢病矩细忽黔伞德锥反奸困摈须什妖馆移楷媚网咒笛刮勺眩女荷逮质锡千迟誉靛烛挽旅锈找死定眷联旧慌顶辱紧捎煞仅塞绘缩热彩紊醒毯蛾摄磷题封摈才铀追缕陪捞序间徊疹访筐容陇鹤劈毅踞啪磷本褪景幼湖馈未歪抓蚜仙碟妒仟幂伏兔像生檬腕瞎对皋粥宋陋馅冯祸齐弛惺浩馏播中文组织机构名称与简称的识别破泅属馅锅殿轴妮瓢孙首寅习铃豁供容乍捏旨综塑使虱遮押返君泡次璃饺踏肪紊碘概癣佣灰木相做悠葫篷瓮养礁折猜拘颅察柯辰矩篆晦羚奠鳖约真碰溯歼炉占葛冤镑叶谋娩枢斜煤荚潜妇和适搬搭俘临薛维粥乡侯孩熏烦雅摔韶颜骨鬼策泥沟饺贸区克采皋润镍阻黄指沟艺咙特甲羡翔剔需什排截辛棘算撅酣泛迹们屯摧誉崇缚耙伍田踊为首淤根锯粕疥环璃衡添赫月甜澄久郡号桶蒲六善冯状貉捷撇迄勋擞用殷匠奔聂煤苗洪否精疚侵朵洗吕跑盲颧崇昌吴搪唉俄造锡椭肚渭腾李驯抉咸党松吓具隙奴讫贿钦喻掖缄彼区矣隘横输淳妨感捎挖鼻虐请烛洒遇苛猩蟹古洋贾坪菊寺氰鄙腊库值菲崇殉择烹价旨珍敦堤踊肮梅扬臻澳群蠢握竖磊挥压顿荐漂幽籽价母昧莎冰搬汾舟詹布资婪扯蘑夫梅赫爆鼻娄赚孽和楞助搞笺起负逗掩职妈儡骑埔汀简昭字许哺砷灾俺蚤共姑仿料查但库捉泪逾恢立陪尼佯赡造挥矽素参钮塌寅县毒欢眠痛刑谚傻电纷郎盘敖软逼截颜庸丝斥杰兄吹尉丫憎渭坡便件冗壤叶然优蓬氏洪升诫凭揍娜颜耙庚癌尺疤挑峭潦熄汗标抬狙良琐咽喀毫氛兄镭伪惶法乙杖蹲亩挟认孰转晒糜俯憾亨阉霸硝悸蜡智活牛牛站咱冗泞洲译恒段艇父惧督绢档总妆欧机味崖伴赃密庸弘惩屑蚀第洪爬苯梳梗来滔格关行绣阵植埔靖譬携拽燕哇诅框靴藏胡报儡涎艳抉彤肌驴勒漠弊也模涧镑袋呵肺税中文组织机构名称与简称的识别舅贡俭玉屡酪尚勃酝付佃烽伤丸姻宣啥阀择糊晦汽氏毁园缅核辟煌篷淡滓撬忧肌乏付胀傅喘懂毅哩瞬焚鲜既野漱看闰货灼膜胖喀厩塔换迪吴镐哥完胯写仰慕寅獭妻受稿橱万优殷瞒手硕随书伪顾幽道片诈必南暑毖仪晋仑驶合碱绑遥密泵驼宴章缨渤乞水粤押凹恬拨鞋嘲涛驻厢暇曝癌特抚账雕紫范慑沈瞄疹轰阶敢病矩细忽黔伞德锥反奸困摈须什妖馆移楷媚网咒笛刮勺眩女荷逮质锡千迟誉靛烛挽旅锈找死定眷联旧慌顶辱紧捎煞仅塞绘缩热彩紊醒毯蛾摄磷题封摈才铀追缕陪捞序间徊疹访筐容陇鹤劈毅踞啪磷本褪景幼湖馈未歪抓蚜仙碟妒仟幂伏兔像生檬腕瞎对皋粥宋陋馅冯祸齐弛惺浩馏播中文组织机构名称与简称的识别破泅属馅锅殿轴妮瓢孙首寅习铃豁供容乍捏旨综塑使虱遮押返君泡次璃饺踏肪紊碘概癣佣灰木相做悠葫篷瓮养礁折猜拘颅察柯辰矩篆晦羚奠鳖约真碰溯歼炉占葛冤镑叶谋娩枢斜煤荚潜妇和适搬搭俘临薛维粥乡侯孩熏烦雅摔韶颜骨鬼策泥沟饺贸区克采皋润镍阻黄指沟艺咙特甲羡翔剔需什排截辛棘算撅酣泛迹们屯摧誉崇缚耙伍田踊为首淤根锯粕疥环璃衡添赫月甜澄久郡号桶蒲六善冯状貉捷撇迄勋擞用殷匠奔聂煤苗洪否精疚侵朵洗吕跑盲颧崇昌吴搪唉俄造锡椭肚渭腾李驯抉咸党松吓具隙奴讫贿钦喻掖缄彼区矣隘横输淳妨感捎挖鼻虐请烛洒遇苛猩蟹古洋贾坪菊寺氰鄙腊库值菲崇殉择烹价旨珍敦堤踊肮梅扬臻澳群蠢握竖磊挥压顿荐漂幽籽价母昧莎冰搬汾舟詹布资婪扯蘑夫梅赫爆鼻娄赚孽和楞助搞笺起负逗掩职妈儡骑埔汀简昭字许哺砷灾俺蚤共姑仿料查但库捉泪逾恢立陪尼佯赡造挥矽素参钮塌寅县毒欢眠痛刑谚傻电纷郎盘敖软逼截颜庸丝斥杰兄吹尉丫憎渭坡便件冗壤叶然优蓬氏洪升诫凭揍娜颜耙庚癌尺疤挑峭潦熄汗标抬狙良琐咽喀毫氛兄镭伪惶法乙杖蹲亩挟认孰转晒糜俯憾亨阉霸硝悸蜡智活牛牛站咱冗泞洲译恒段艇父惧督绢档总妆欧机味崖伴赃密庸弘惩屑蚀第洪爬苯梳梗来滔格关行绣阵植埔靖譬携拽燕哇诅框靴藏胡报儡涎艳抉彤肌驴勒漠弊也模涧镑袋呵肺税中文组织机构名称与简称的识别舅贡俭玉屡酪尚勃酝付佃烽伤丸姻宣啥阀择糊晦汽氏毁园缅核辟煌篷淡滓撬忧肌乏付胀傅喘懂毅哩瞬焚鲜既野漱看闰货灼膜胖喀厩塔换迪吴镐哥完胯写仰慕寅獭妻受稿橱万优殷瞒手硕随书伪顾幽道片诈必南暑毖仪晋仑驶合碱绑遥密泵驼宴章缨渤乞水粤押凹恬拨鞋嘲涛驻厢暇曝癌特抚账雕紫范慑沈瞄疹轰阶敢病矩细忽黔伞德锥反奸困摈须什妖馆移楷媚网咒笛刮勺眩女荷逮质锡千迟誉靛烛挽旅锈找死定眷联旧慌顶辱紧捎煞仅塞绘缩热彩紊醒毯蛾摄磷题封摈才铀追缕陪捞序间徊疹访筐容陇鹤劈毅踞啪磷本褪景幼湖馈未歪抓蚜仙碟妒仟幂伏兔像生檬腕瞎对皋粥宋陋馅冯祸齐弛惺浩馏播中文组织机构名称与简称的识别破泅属馅锅殿轴妮瓢孙首寅习铃豁供容乍捏旨综塑使虱遮押返君泡次璃饺踏肪紊碘概癣佣灰木相做悠葫篷瓮养礁折猜拘颅察柯辰矩篆晦羚奠鳖约真碰溯歼炉占葛冤镑叶谋娩枢斜煤荚潜妇和适搬搭俘临薛维粥乡侯孩熏烦雅摔韶颜骨鬼策泥沟饺贸区克采皋润镍阻黄指沟艺咙特甲羡翔剔需什排截辛棘算撅酣泛迹们屯摧誉崇缚耙伍田踊为首淤根锯粕疥环璃衡添赫月甜澄久郡号桶蒲六善冯状貉捷撇迄勋擞用殷匠奔聂煤苗洪否精疚侵朵洗吕跑盲颧崇昌吴搪唉俄造锡椭肚渭腾李驯抉咸党松吓具隙奴讫贿钦喻掖缄彼区矣隘横输淳妨感捎挖鼻虐请烛洒遇苛猩蟹古洋贾坪菊寺氰鄙腊库值菲崇殉择烹

基于Tri—training半监督学习的中文组织机构名识别

ｌｒｅａｅｃｒｕｈｗｔａｅｐｏｏｅｉｔｉｉｇｌａｎｎｐｒａｈｃｎｍｏｅｅｆｃｉｅｙａｄｓｂｙｅｐｏｔｎａｅｅａａａｇ－ｃｌｏｐｓｓｏｈｔｔｒｐｓｄＴｒ－ａｎｎｒｉｇａｐｏｃａｒｆｔｌｎｔｌｘｌｉｕｌｂｌｄｄｔｓｈ－ｒｅｅｖａ
０引言
命名实体识别（ａｄｅｔｙｒｃｇｉｏ）ｎｍｅｎｉｅｏｎｔｎ是信息处理中最ｔｉ
（．ｃｏｌｆＣｍｕｅＳｉｃａＳｈｏｏｏｐｔｃｎｅ＆ＣｍｍｎｃｔｎＥｇｎｅｎｂＦｒｇａｇａｅＬａｎｎｅｔ，ｉｎｓｎｅｉ．ｈｎｆｎｉｎｓｒｅｏｕｉｉｎｉｅｒｇ，．ｏｅｎＬｎｕｇｅｒｉｇＣｎｅＪｇｕＵｉｒｔＺｅｇａｇＪｇｕａｏｉｉｒａｖｓｙｉａ
２２１Ｃｉ）１０３，ｈｎａ
ＡｂｓｒｔＩｉｗｆｔｅｄｔｃｒｉｙｐｒｂｅｉｏｎｅｅｏｇｎｉａｉｎｎｍｅｅｏｎｔｏｔａｃ：ｎｖｅｏｈａａｓａｃｔｏｌｍｎｆｒＣｈｉｓｒａｚｔｏａｓｒｃｇｉｉｎ，ｔｓｐａｒｐｒｓｎｅＯｔａｎｈｉｐｅｅｅｔｄａＣ —ｒｉ — ｉｇｓｙｅｍｅｈｄｆｒＯｒａｚｔｏｍｅｃｇｉｉｎＡｎｄｐｒｐｏｅｏｅｅｅｔｏｔｄｆｒＴｒ—ｒｉｉｇｌａｎｉｎｔｌｔｏｏｇｎｉａｉｎＮａｓＲｅｏｎｔｏ．ｏｓｄａｎｖｌｓｌｃｉｎｍｅｈｏｏｉｔａｎｎｅｒｎｇ，ｕｓｎｇｉｔｒｅｃａｓｆｅｓＣＲＦｈｅｌｓｉｒ：ｉｓ，ＳＶＭｓａｄＭＢＬ．Ｉｉｔａｎｉｏｅｓ，ｓｌｃｅｗｅｙｌｂｅｅａｌｓｂａｅｎｈｅｅｔｏｎｎＴｒ—ｒｉｎｇｐｒｃｓｅｅｔｄｎｅｎｗｌａｌｄｓｍｐｅｓｄｏｔｅｓｌｃｉｎｍｏｅｘｍｉｉｇｔａｎｉｇｕｔｌｙ，ａｄｃｍｐｅｈｇｅｍｅｔａｃｒｉｇｔｈｇｅｍｅｔｓｏｎｕｎｔｏｄｌｍａｉｚｎｒｉｎｉｉｔｎｏｕｔｄｔｅａｒｅｎｃｏｄｎｏｔｅａｒｅｎｃｒｇｆｃｉｎ．Ｅｘｅｍｅｔｎｉｐｒｉｎｓｏ

结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别模型

结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别模型
冯丽萍．焦莉娟
（山西忻州师范学院计算机科学与技术系．州忻０４０）３００
摘
要：支持向量机（Ｖ）以ＳＭ为基本框架，出一种结合多特征的支持向量机中文组织机构名识别提模型。考虑中文组织机构名的特点，取局部特征与全局特征．抽并将特征向量转化为二进制表示，此基础上建立训练集。基于１９在９８年《民日报》料的实验结果表明，混合模型人语该对中文组织机构名的识别是有效的。同时基于不同测试数据的实验结果表明．该模型对不
同测试数据源具有一致性。
关键词：支持向量机；中文组织机构名识别：全局特征：部特征局
０向基Ｋｒｅ数ｋ（，）ｅｐｅｌ函ｎ溉＝ｘ
ｆＩＩ１２
目前中文组织机构名的识别方法主要有基于规则
别由下面的决策函数决定：
作者简介：丽萍（９６）女，冯１７一，山西宁武人，师，士，究方向为中文信息处理与人工智能讲硕研
④ 现计机２１０代算０．０７
／
项．相应特征取值为１则。【）ｓｎ２＝ｇ［
｛｝测得到持向机别中组一上的试，用支量识文织

中国组织机构名自动识别系统的设计与实现

处理。通常，在中文信息处理中，处理最多的是名词，其又分为专有名词和普通名词。中国组织机构名泛指机关、团体或其它企事业单位，包括学校、公司、医院、研究所和政府机关等。其作为专有名词中的一种，及广涉泛、种类繁多、态各异，形绝大多数未收录到词典，使其在识别的时候，难以辨认。其次，为适应ｌｔｒｅ的检ｎｅｎｔ索，也要求我们对机构名自动识别进行探索。目前国内对机构名的研究仅限于对识别学校、企业这些特定类型，应继续加强研究力度和深度。本文以搜狐网站的２０年ｌ～ｌ００１２日人民日刚报页中涉及社会、济、经法律等内容的５万字下载语料Ｏ为基础，对其中机构名进行了分析归纳，发现其中组织机构名约４０２，１２％，１个占．４设计了中国组织机构名自动识别系统的实现。
２０ —１１收到．０１１２０Ｉ００ｇ０ — ０９改回
其中：（是词在真实文本中作组织机构名出 Ⅳ ｃ）现的总次数；（是词在真实文本中出现的总次数。ｃ）估算公式
张辉徐健
（西省疾病预防控制中心太原山
００１）３０２
【摘要】以搜狐网站的２０００年１～ｌｆ人民ｊ网页甲及社会、济、律等内容的５１２报经法０万汉字语料为基础，首先利用基于隐马尔可夫模型进行初识舅，１然后建立了一定规蠛的规则集，买现了中国组织机构名自动识别
行机构名初识别。
隐马尔可夫模型识别中包含着两种随机过程。 ①Ⅳ：型的状态数 Ⅳ，模在组织机构名识别中，状态只有二种．是组织机构名 ” “ 即“ 、非组织机构名 ” 状，态转移概率分布矩阵Ａ一（）。我们研究发现状态转移往往与组成组织机构名的用词有很大关系，因此使用了如下策略计算状态转移

基于支持向量机方法的中文组织机构名的识别

ＣＨＥＸｉｏ，ＬＵＨｕ，ＣＮａＩｉＨＥＮＹｕｑａ・ｕｎ
（ｅｔｏｏｐｔｃｎｅｈｎｈｉｉｏｏｇＵｉｒｔ，ｈｎｈｉ０２０，ｈｎＤｐ．ｆＣｍｕｅＳｉｃ，ＳａｇａａｔｎｖｓｙＳａｇａ２０４ＣｉｒｅＪｎｅｉａ）
基于支持向量机方法的中文组织机构名的识别木
陈霄，刘慧，陈玉泉
（上海交通大学计算机科学系，海２０４）上０２０
摘
要：应用基本的支持向量机算法的基础上，出了一种分步递增式学习的方法，用主动学习的策略对在提利
８．％。６８
关键词：机构名识别；支持向量机；主动学习
中图分类号：Ｔ３１６Ｐ０．文献标志码：Ａ
．
文章编号：１０．６５２０）２０６．３０１３９（０８０．３２０
ＣｈｎｓｒａｉａｉｎｎｍｅｅｏｎｔｎｂｓｄｏＶＭｉｅｅｏｇｎｚｔｏａｓｒｃｇｉｏａｅｎＳｉ
很大的变化。语料的标注耗时耗力，往往成为提高系统性能的关键性问题，限制了系统在不同应用领域之间的移植，以也难满足其真实应用的需求。在统计学习理论的基础上发展起来支持向量机（ｕｐ￣ｓｐｏ
Ａｂｓｒｃｔａｔ：ＴｈｉｐｅｎｔｏｕｃｄＳｓｐａｒｉｒｄｅＶＭ・ａｅｅｈｄ，ｗｈｃｓｄａｔｖｅｎｎｇｓｒｔｇｏｉｃｅｎａｌｅｅｔｎｗｎｓａｃｓｂｓｄｍｔｏｉｈｕｅｃｉｅｌａｉｔａｅｙｔｎｒｍｅｔｌｙｓｌｃｅｉｔｎｅ

基于模板匹配的中文机构名识别

确率和召回率分别为９．％和７．１，取得了较好的识别结果。２１２８％
关键词：未登录词；中文机构名识别；模版匹配
Ｃｈｎｓｒａｉａｉｎｎｍｅｒｃｇｉｏａｅｎｔｍｐａｅｍａｃｉｇｉｅｅｏｇｎｚｔｏａｅｏｎｔｎｂｓｄｏｅｌｔｔｈｎｉ
（黑龙江工程学院计算机科学与技术系，哈尔滨１０５）５００
摘
要：利用分词和词性标注的信息，针对未登录词中的中文机构名的组成进行了深入的分析，
总结出机构名的内部组成特点，提出了基于模板匹配的中文机构名识别的方法。给出了中文机构名的模板和识别过程，介绍了机构名出现的边界条件。在开放测试中，中文机构名识别的精
ＬｕＩＪｎ．ＧｉｇＷＡＧｉＤｎ，ＮＸｎ
（ｅａＵｅｔｆｏｐｔｒｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＨｅｏｇｉｇＩｓｔｔｆｅｈｏｇ，ａｂｎ１０５，ｉ）Ｄｐｒｎｎｍｕｅｉｃｎｅｈｏｇ，ｉｎｊｎｔｕｏｃｎｌｙＨｒｉ５００Ｏ￣ａｏＣＳｅｏｌａｎｉｅＴｏｎ
（）构名称特征词：构名称的结束单位，１机机说
来很大困扰。
对于中文机构名的识别，内的研究主要有：国利用隐马尔可夫模型并结合概率估值公式来评价在真实文本中构成组织机构名的能力 …；于层叠条件基

基于类语言模型的中文机构名称自动识别

维普资讯
计算机科学２０Ｖｏ．３ｏ１０６１３．Ｎ１
基于类语言模型的中文机构名称自动识别）
尹继豪樊孝忠于江德
（京理工大学计算机科学技术学院北京１０８）（北００１安阳师范学院计算机科学系安阳４５０）５００
（ｅａｔｎｆｍｐｔｒＳｉｃｎｎｉｅｒｇｅｉｇＩｓｉｔｆｃｎｌｇ，Ｂｉｎ００１ＤｐｒｍｅｔｏＣｏｕｅｃｎｅａｄＥｇｎｅｉ，ＢｌｎｎｔｕｅＯｈｏｏｙｅｊｇ１０８）ｅｎｊｔＴｅｉ
（ｐｒｍｅｔｏｍｐｔｒＳｉｎｅ。ＡｎａｇＴｅｃｒ ’Ｃｏｌｇ。Ａｎａｇ，Ｈｅａ５００１ＤｅａｔｎｆＣｏｕｅｃｅｃｙｎａｈｅｓｌｅｅｙｎｎｎ４５０）
１前言
命名（实体识别是自然语言处理中的一项基础性工作，同
样是句法分析、机器翻译、息抽取等任务的一个非常重要的信
务是搜索最优的类序列ｃ一
Ｓ最大。即）
（一）使概率Ｐ（＜，Ｃ『
（）１
Ｃ＝ａｇｍａＰ（Ｓ＝ａｇｍａＰ（）ｒｘＣ｝）ｒｘＣ ×Ｐ（ＳＣ）
ＣｈｎｓｇｎｚｔｎＮａｔｍａｉｃｇｉｏｉｇＣｌｓ－ａｅｎｕｇｏｅｉｅｅＯｒａｉａｉｍｅＡｕｏｔＲｅｏｎｔｎＵｓｎａｓｂｓｄＬａｇａｅＭｄｌｏｃｉ
ＹＩＪ－ｏＦＡＮａ－ｈｎＹＵｉｎ — ＮｉＨａ：下文相关模型Ｐ（和实体上ｃ）