统计与规则相结合的维吾尔语人名识别方法

塔什甫拉提·尼扎木丁; 汪昆; 艾斯卡尔·艾木都拉; 帕力旦·吐尔逊

doi:10.16383/j.aas.2017.c150769

统计与规则相结合的维吾尔语人名识别方法

doi: 10.16383/j.aas.2017.c150769

1.
新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐 830046
2.
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京 100190
3.
新疆大学软件学院乌鲁木齐 830046

基金项目:

新疆高技术研究发展计划 201312103

国家自然科学基金 61562081

详细信息

作者简介:
塔什甫拉提·尼扎木丁新疆大学硕士研究生.2013年获得新疆大学电子信息专业学士学位.主要研究方向为自然语言处理.E-mail:tashpolatn@163.com

汪昆中国科学院自动化研究所助理研究员.2013年获得中国科学院自动化研究所模式识别与智能系统专业博士学位.主要研究方向为自然语言处理.E-mail:kunwang@nlpr.ia.ac.cn

帕力旦·吐尔逊新疆大学副教授.2015年获得西北大学计算机系博士学位.主要研究方向为自然语言处理.E-mail:pldtrx@163.com

通讯作者:
艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学教授.2003年获得电子科技大学通信与信息系统专业博士学位.主要研究方向为自然语言处理.E-mail:askar@xju.edu.cn

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出版历程
- 收稿日期: 2015-11-15
- 录用日期: 2016-03-20
- 刊出日期: 2017-04-20

Combination of Statistical and Rule-based Approaches for Uyghur Person Name Recognition

1.
Institute of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046
2.
National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190
3.
School of Software, Xinjiang University, Urumqi 830046

Funds:

Xinjiang High Technology Research and Development Program of China 201312103

National Natural Science Foundation of China 61562081

More Information

Author Bio:
Master student at the School of Information Science and Engineering, Xinjiang University. He received his bachelor degree in electronics and information from Xinjiang University in 2013. His main research interest is natural language processing

Assistant professor at National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences. He received his Ph. D. degree from National Laboratory of Pattern Recognition in Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences in 2013. His main research interest is natural language processing

Associate professor at Xinjiang University. She received her Ph. D. degree from Northwestern University in 2015. Her main research interest is natural language processing

Corresponding author: ASKAR Hamdulla Professor at Xinjiang University. He received his Ph. D. degree from University of Electronic Science and Technology of China in 2003. His main research interest is natural language processing. Corresponding author of this paper

摘要

摘要: 命名实体识别（Named entity recognition，NER）是自然语言处理（Natural language processing，NLP）中重要的任务，其中人名实体是主要的识别对象之一.本文从维吾尔语黏着性特点出发，从词干、音节、字符串三个角度对维吾尔语单词进行拆分，获得更小的语言单元，并把切分的新单元作为特征加入到条件随机场（Conditional random field，CRF）中，明显缓解了数据稀疏的影响，取得了比以单词为基本单元的人名识别方法更好的性能.同时还从维吾尔语中汉族人名的特点出发，提出了基于规则的维吾尔语中汉族人名的识别方法，最终利用统计和规则相结合的方法进一步提高了识别的准确率.实验结果表明，该方法人名识别的准确率、召回率和F1值分别达到了87.47%、89.12%和88.29%.
- 维吾尔语 /
- 人名识别 /
- 条件随机场 /
- 音节库
Abstract: Named entity recognition (NER) is an important subtask of natural language processing, where person name is one of the major objects. From agglutinative characteristics of the Uyghur language, we split a Uygur word into different level units such as syllable, suffix, stem, etc., so as to significantly reduce the data sparse problem. Since the Han people name is the major remaining errors for the CRF (Conditional random field)-based approach, we also propose a rule-based post-processing approach for Han people name recognition in Uyghur language. Experimental results show that this cascade approach achieves satisfactory performance, and that the recognition accuracy, recall rate and F1 score are 87.47%、89.12% and 88.29%, respectively.
- Uyghur language processing /
- person name recognition /
- conditional random field (CRF) /
- syllable bank
注释:

1) 本文责任编委赵铁军

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图 1 统计与规则相结合方法流程图

Fig. 1 Flow chart of statistical and rule-based approach

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图 2 无歧义人名词典建立

Fig. 2 Unambiguous person name list

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图 3 人名后缀库抽取

Fig. 3 Suffix list of person name

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图 4 识别及排除流程

Fig. 4 Process of recognition and exclusion

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图 5 单词-音节混合序列

Fig. 5 Word-Syllable sequences

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图 6 维吾尔语中汉族人名示例

Fig. 6 Example of Chinese person names in Uighur

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表 1 人名词的音节拆分

Table 1 Syllable segmentation of person name

人名原形	音节拆分形式
abduweli (阿布都外力)	ab+du+we+li
abduqadir (阿不都卡迪尔)	ab+du+qa+dir
abdusalam (阿不都萨拉姆)	ab+du+sa+lam
abduraxman (阿布都热合曼)	ab+du+rax+man
dilmurat (迪里木拉提)	dil+mu+rat
xalmurat (哈里木拉提)	xal+mu+rat

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表 2 人名用词字符串特点

Table 2 String characters of person name

单词样例
imameli	hezirtieli	mireli	mireli
aygül	ayshem	aynur	ayishe
aynigar	ayimgül	ayimnisa	mihray
gülmire	gülire	munire	almire
dilmire	semire	nadire	sebire
nurbiye	zülpiye	gülpiye	süriye

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表 3 汉族人名词的字符串特点

Table 3 String characters of Chinese person name

单词样例
shijinping (习近平)	dengshyoping (邓小平)	liping (李平)
xuanggwoping (黄国平)	dengyaping (邓亚萍)	maping (马平)
lyuyang (刘洋)	lyudexua (刘德华)	lyulu (刘璐)

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表 4 CRF格式数据

Table 4 CRF format data

Word features tag
mEmtimin mEm min mEmti timin 0 0
mEmtimin 0 1 mE in mEm min mEmt imin B-PER
yvsvp yv svp 0 0 0 0 yvsvp 0 0 yv vp
yvs svp yvsv vsvp I-PER
bilEn bi lEn 0 0 0 0 bilEn 0 0 bi En
bil lEn bilE ilEn O
abdureHim ab Him abdu reHim abdure dureHim abdureHim
0 1 ab im abd Him abdu eHim B-PER
Otkvr Ot kvr 0 0 0 0 Otkvr 0 0 Ot vr Otk kvr
Otkv tkvr I-PER
amerikiGa a Ga ame kiGa ameri rikiGa amerika Ga 0
am Ga amr iGa amer kiGa O
bardi bar di 0 0 0 0 bar di 0 ba di bar
rdi bard ardi O

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表 5 特征及描述符

Table 5 Template and descriptor

特征	描述符
当前词	[W]₀
当前词的前一词	[W]_-1
当前词的后一词	[W]₁
当前词的词典特征值	[Dic]₀
当前词的词干、后缀	[Stem]₀、[Su–x]₀
当前词前一词的词干、后缀	[Stem]_-1、[Su–x]_-1
当前词后一词的词干、后缀	[Stem]₁、[Su–x]₁
当前词的音节特征	[S₁]₀, [S_N]₀, [S₁S₂]₀, [S_N-1S_N]₀,
当前词的音节特征	[S₁S₂S₃]₀, [S_N-2S_N-1S_N]₀
当前词前一词的音节特征	[S₁]_-1, [S_N]_-1, [S₁S₂]_-1,
	[S_N-1S_N]_-1, [S₁S₂S₃]_-1,
	[S_N-2S_N-1S_N]_-1
当前词后一词的音节特征	[S₁]₁, [S_N]₁, [S₁S₂]₁, [S_N-1S_N]₁,
当前词后一词的音节特征	[S₁S₂S₃]₁, [S_N-2S_N-1S_N]₁
当前词的字符串特征	[C₁C₂]₀, [C_M-1C_M]₀, [C₁C₂C₃]₀,
	[C_M-2C_M-1C_M]₀, [C₁C₂C₃C₄]₀,
	[C_M-3C_M-2C_M-1C_M]₀,
	[C₁C₂C₃C₄C₅]₀,
	[C_M-4C_M-3C_M-2C_M-1C_M]₀
当前词前一词的字符串特征	[C₁C₂]_-1, [C_M-1C_M]_-1, [C₁C₂C₃]_-1,
	[C_M-2C_M-1C_M]_-1, [C₁C₂C₃C₄]_-1,
	[C_M-3C_M-2C_M-1C_M]_-1,
	[C₁C₂C₃C₄C₅]_-1,
	[C_M-4C_M-3C_M-2C_M-1C_M]_-1
当前词后一个词的字符串特征	[C₁C₂]₁, [C_{_M-1}C_M]₁, [C₁C₂C₃]₁,
	[C_M-2C_M-1C_M]₁, [C₁C₂C₃C4]₁,
	[C_M-3C_M-2C_M-1C_M]₁,
	[C₁C₂C₃C₄C₅]₁,
	[C₁C₂C₃C₄C₅]₁,
	[C_M-4C_M-3C_M-2C_M-1C_M]₁

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表 6 上下文单词窗口确定实验

Table 6 Context window experiment

窗口长度	准确率 (%)	召回率 (%)	F 1值 (%)
[W]_-1, [W]₀, [W]₁	93.70	55.85	69.98
[W]_-2, [W]_-1, [W]₀, [W]₁, [W]₂	94.28	53.42	68.21
[W]_-3, [W]_-2, [W]_-1, [W]₀, [W]₁, [W]₂, [W]₃	94.23	5.19	65.49

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表 7 词典类型确定实验

Table 7 Experiment of dictionary selection

词典类型	准确率 (%)	召回率 (%)	F 1值 (%)
人名词典 (全集)	46.23	30.82	36.98
无歧义性人名词典	97.52	28.25	43.80

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表 8 对比实验

Table 8 Comparative experiment

实验名称	特征模板
实验1	[W]$_{-1}$, [W]$_{0}$, [W]$_{1}$
实验2	[W]$_{-1}$, [W]$_{0}$, [W]$_{1}$, [Dic]$_{0}$
实验3	[W]$_{-1}$, [W]$_{0}$, [W]$_{1}$, [Stem]$_{-1}$, [Suffix]$_{-1}$,
实验3	[Stem]$_{0}$, [Suffix]$_{0}$, [Stem]$_{1}$, [Suffix]$_{1}$
实验4	[W]$_{-1}$, [W]$_{0}$, [W]$_{1}$, [S$_{1}$]$_{0}$, [S$_{N}$]$_{0}$, [S$_{1}$S$_{2}$]$_{0}$, [S$_{N-1}$S$_{N}$]$_{0}$,
实验4	[S$_{1}$S$_{2}$S$_{3}$]$_{0}$, [S$_{N-2}$S$_{N-1}$S$_{N}$]$_{0}$
实验5	[W]$_{-1}$, [W]$_{0}$, [W]$_{1}$, [C$_{1}$C$_{2}$]$_{0}$, [C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{0}$, [C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$]$_{0}$,
	[C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{0}$, [C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$C$_{4}$]$_{0}$,
	[C$_{M-3}$C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{0}$, [C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$C$_{4}$C$_{5}$]$_{0}$,
	[C$_{M-4}$C$_{M-3}$C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{0}$
实验6	[W]$_{-1}$, [W]$_{0}$, [W]$_{1}$, [Dic]$_{0}$, [Stem]$_{-1}$, [Suffix]$_{-1}$,
	[Stem]$_{0}$[Suffix]$_{0}$, [Stem]$_{1}$[Suffix]$_{1}$, [S$_{1}$]$_{-1}$, [S$_{N}$]$_{-1}$,
	[S$_{1}$S$_{2}$]$_{-1}$, [S$_{N-1}$S$_{N}$]$_{-1}$, [S$_{1}$S$_{2}$S$_{3}$]$_{-1}$, [S$_{N-2}$S$_{N-1}$S$_{N}$]$_{-1}$,
	[S$_{1}$]$_{0}$, [S$_{N}$]$_{0}$, [S$_{1}$S$_{2}$]$_{0}$, [S$_{N-1}$S$_{N}$]$_{0}$, [S$_{1}$S$_{2}$S$_{3}$]$_{0}$,
	[S$_{N-2}$S$_{N-1}$S$_{N}$]$_{0}$, [S$_{1}$]$_{1}$, [S$_{N}$]$_{1}$, [S$_{1}$S$_{2}$]$_{1}$, [S$_{N-1}$S$_{N}$]$_{1}$,
	[S$_{1}$S$_{2}$S$_{3}$]$_{1}$, [S$_{N-2}$S$_{N-1}$S$_{N}$]$_{1}$, [C$_{1}$C$_{2}$]$_{-1}$, [C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{-1}$,
	[C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$]$_{-1}$, [C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{-1}$, [C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$C$_{4}$]$_{-1}$,
	[C$_{M-3}$C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{-1}$, [C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$C$_{4}$C$_{5}$]$_{-1}$,
	[C$_{M-4}$C$_{M-3}$C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{-1}$, [C$_{1}$C$_{2}$]$_{0}$,
	[C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{0}$, [C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$]$_{0}$, [C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{0}$,
	[C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$C$_{4}$]$_{0}$, [C$_{M-3}$C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{0}$,
	[C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$C$_{4}$C$_{5}$]$_{0}$, [C$_{M-4}$C$_{M-3}$C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{0}$,
	[C$_{1}$C$_{2}$]$_{1}$, [C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{1}$, [C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$]$_{1}$, [C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{1}$,
	[C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$C$_{4}$]$_{1}$, [C$_{M-3}$C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{1}$,
	[C$_{1}$C$_{2}$C$_{3}$C$_{4}$C$_{5}$]$_{1}$, [C$_{M-4}$C$_{M-3}$C$_{M-2}$C$_{M-1}$C$_{M}$]$_{1}$

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表 9 最佳模板确定实验

Table 9 Experiment of best template selection

实验名称	准确率 (%)	召回率 (%)	F1值 (%)
实验1	93.70	55.85	69.98
实验2	92.30	62.22	74.33
实验3	94.02	66.53	77.92
实验4	93.70	71.57	81.16
实验5	92.56	73.46	81.91
实验6	87.37	79.05	83.00

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表 10 对比实验

Table 10 Comparative experiment

实验名称	准确率 (%)	召回率 (%)	F1值 (%)
基线系统	93.20	72.47	81.54
本文最佳模版	87.37	79.05	83.00

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表 11 维吾尔语中汉语借词音节类别

Table 11 Chinese loanword syllable category in Uyghur

实验名称	拉丁维文	音节格式	拉丁维文
CV	xi (习)	CVVC	guaN (广)
VC	En (安)	CCVC	qyaN (强)
CVC	svn (孙)	CVV	hua (华)
V	a (阿)

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表 12 改进前和改进后的切分结果对比

Table 12 Comparison of syllable segmentation

汉语借词	已有切分规则	改进后的切分规则
likeqyaN (李克强)	li+keq+yaN	li+ke+qyaN
lixyawloN (李小龙)	lix+yaw+loN	li+xyaw+loN
goboxyoN (郭伯雄)	go+box+yoN	go+bo+xyoN
jaNdejyaN (张德江)	jaN+dej+yaN	jaN+de+jyaN
xvbyaw (徐彪)	xvb+yaw	xv+byaw
jujyelvn (周杰伦)	juj+ye+lvn	ju+jye+lvn

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表 13 基于拼音转换的汉语姓氏音节库部分示例

Table 13 Samples of Chinese surname in Uyghur Latin version

汉字-拼音-拉丁维文	汉字-拼音-拉丁维文
王, 汪wang waN	何, 贺he he
韦, 卫wei wey	江, 蒋, 姜jiang jyaN
俞, 于yu yv	李, 黎li li
张, 章zhang jaN	文, 温wen wen

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表 14 基于拼音转换的汉族人名音节库部分示例

Table 14 Samples of Chinese lastname syllables in Uyghur Latin version

汉字-拼音-拉丁维文	汉字-拼音-拉丁维文
平, 萍ping piN	辉, 惠hui hvy
玉, 宇yu yv	晓, 潇xiao xyaw
晶, 静jing jiN	亮, 良liang lyaN

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表 15 汉族人名后缀库部分示例

Table 15 Suffix of Chinese person name

单词缀	释义	复合词缀	释义
niN	的	niNkidEk (niN+ki+dEk)	像XX的
ni	把	nimu (ni+mu)	把XX也
mu	从	dEkla (dEk+la)	像XX一样

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表 16 对比实验

Table 16 Comparative experiment

实验名称	释义
实验1	基于汉语音译音节库的规则匹配
实验2	在实验1的基础上添加基于地名和机构名尾部的排除规则进行错误消除
实验3	在实验1的基础上添加汉语音译地名库的排除规则进行错误消除
实验4	在实验1的基础上添加基于维吾尔语生语料的排除规则来进行错误消除
实验5	将以上实验全部叠加的结果

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表 17 实验结果

Table 17 Experiment result

实验名称	准确率 (%)	召回率 (%)	F1值 (%)
实验1	73.25	97.34	83.59
实验2	75.89	97.32	85.28
实验3	89.60	97.06	93.18
实验4	93.64	95.79	94.70
实验5	97.63	98.08	97.86

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表 18 汉族人名识别结果

Table 18 Experimental result of Chinese person name

实验类别	准确率 (%)	召回率 (%)	F1值 (%)
CRF	91.37	73.05	81.19
规则 (最佳结果)	97.63	98.08	97.86

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表 19 联合实验结果

Table 19 Combined result of experiment

实验类别	准确率 (%)	召回率 (%)	F1值 (%)
CRF	87.37	79.05	83.00
CRF+规则	87.47	89.12	88.29

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表 20 交叉验证实验

Table 20 Cross-validation

实验名称	准确率 (%)	召回率 (%)	F 1值 (%)
1(W₁ = 1 493)	87.11	78.10	82.34
2(W₂ = 1 707)	86.98	78.04	82.25
3(W₃ = 1 616)	86.55	75.84	80.84
4(W₄ = 2 173)	87.32	75.04	80.72
5(W₅ = 1 669)	87.37	79.05	83.00

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统计与规则相结合的维吾尔语人名识别方法

doi: 10.16383/j.aas.2017.c150769

通讯作者:
艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学教授.2003年获得电子科技大学通信与信息系统专业博士学位.主要研究方向为自然语言处理.E-mail:askar@xju.edu.cn

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Combination of Statistical and Rule-based Approaches for Uyghur Person Name Recognition

Corresponding author: ASKAR Hamdulla Professor at Xinjiang University. He received his Ph. D. degree from University of Electronic Science and Technology of China in 2003. His main research interest is natural language processing. Corresponding author of this paper

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统计与规则相结合的维吾尔语人名识别方法

doi: 10.16383/j.aas.2017.c150769

通讯作者: 艾斯卡尔·艾木都拉 新疆大学教授.2003年获得电子科技大学通信与信息系统专业博士学位.主要研究方向为自然语言处理.E-mail:askar@xju.edu.cn

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Combination of Statistical and Rule-based Approaches for Uyghur Person Name Recognition

Corresponding author: ASKAR Hamdulla Professor at Xinjiang University. He received his Ph. D. degree from University of Electronic Science and Technology of China in 2003. His main research interest is natural language processing. Corresponding author of this paper

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通讯作者:
艾斯卡尔·艾木都拉新疆大学教授.2003年获得电子科技大学通信与信息系统专业博士学位.主要研究方向为自然语言处理.E-mail:askar@xju.edu.cn