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針對(duì)目前企業(yè)營銷的不斷深入，企業(yè)簡稱被各大新聞廣泛使用，而作為新詞又難以被有效識(shí)別的問題，提出一種基于構(gòu)成模式和條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）的企業(yè)簡稱預(yù)測(cè)方法。首先，從語言學(xué)的角度對(duì)企業(yè)全稱和簡稱的構(gòu)成規(guī)律進(jìn)行了總結(jié)，并采用詞庫以及規(guī)則相結(jié)合的方式對(duì)Bi-gram算法進(jìn)行改進(jìn)，提出CBi-gram算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)企業(yè)全稱的結(jié)構(gòu)化切分，并提高了企業(yè)全稱中核心詞識(shí)別的準(zhǔn)確性。然后，依據(jù)上述切分結(jié)果對(duì)企業(yè)類型進(jìn)行再次細(xì)分，并通過人工總結(jié)和規(guī)則自學(xué)習(xí)的方法形成不同企業(yè)類型下的簡稱規(guī)則集。最后再基于規(guī)則生成企業(yè)的候選簡稱集，降低了不適用的規(guī)則對(duì)于不同類型的企業(yè)在生成簡稱過程中產(chǎn)生的噪聲。另外，為了彌補(bǔ)單純基于規(guī)則在解決全稱縮寫和簡寫縮寫混合的局限性，引入CRF，從統(tǒng)計(jì)的角度對(duì)簡稱進(jìn)行預(yù)測(cè)，并選取詞、音調(diào)以及詞在全稱組成成分中的位置作為模型特征，進(jìn)行模型訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)兩種方法的相互補(bǔ)充。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法具有較高的準(zhǔn)確率，輸出的企業(yè)簡稱集基本覆蓋了企業(yè)的常用簡稱范圍。
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