文献类型：期刊文献

中文题名：机械设计领域的命名实体识别研究

英文题名：Named entity recognition for mechanical design and manufacturing area

作者：陈秋瑗[1,2];程光[1,2];李迪[1,2];张建[1,2]

第一作者：陈秋瑗

机构：[1]北京联合大学机器人学院;[2]北京市智能机械创新设计服务工程技术研究中心

第一机构：北京联合大学机器人学院

年份：2017

卷号：53

期号：20

起止页码：100-104

中文期刊名：计算机工程与应用

外文期刊名：Computer Engineering and Applications

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2014】；CSCD:【CSCD_E2017_2018】；

基金：科技部创新方法工作专项(No.2015IM020100);2015年智能制造专项智能制造新模式项目

语种：中文

中文关键词：命名实体识别;机械领域;逻辑回归;紧密相邻

外文关键词：named entity recognition; mechanical design; logistic regression; tightness

摘要：命名实体识别技术在自然语言处理技术中占有重要的地位,通用的方法不能很好地解决机械领域的识别问题。基于字符串之间紧密相邻程度等统计特征,定义不同词之间紧密相连的程度,从而识别机械领域的领域词。通过计算特征值,用逻辑回归的方法确定相邻字串的紧密相邻程度,从而发现新词。该方法对比通用的方法准确率和召回率得到了提高,更好地识别机械领域的领域词。
Named entity recognition has wide applications in the area of natural language processing,but the commonmethods cannot accurately identify the proper nouns in manufacture area.In order to solve the named entity recognitionfor mechanical design and manufacturing area,this paper proposes a new machine learning based method.It carefullyfinds some statistical features,and then uses the logistic regression algorithm to calculate the tightness between two adjacentstrings.The proposed method can recognize proper nouns more accurately and efficiently for mechanical design andmanufacturing area.