针对军事领域中的命名实体——武器装备名识别问题,提出一种两层叠加方法的识别模型。在两层叠加方法的第0层,使用基于不同训练方法的4个机器学习模型(Mallet、条件随机域、支持向量机和最大熵)构建了4个单个分类器;在第1层,采用不同的组合策略将4个分类器的结果进行组合,通过第1层的再学习得到最终的识别结果。实验结果表明:此方法在武器装备名识别上取得了优越的性能,在测试语料上获得了92.1%的F值。
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