NAMED ENTITY RECOGNITION FOR KAZAKH LANGUAGE USING CRF AND RANDOM FOREST MODELS: A COMPARATIVE STUDY - Abdikalyk, Gulnazym; Mukanova, Assel; Nazyrova, Aizhan (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2023)
Aннотация. Деятельность по распознаванию и категоризации именованных объектов в тексте называется распознаванием именованных объектов (NER) и имеет большое значение для обработки естественного языка. Однако из-за сложности морфологии и скудости лингвистических ресурсов распознавание именованных объектов в языках с ограниченными ресурсами, таких как казахский, сопряжено с определенными трудностями. В данной научной работе проведено сравнение эффективности двух известных моделей машинного обучения - условных случайных полей (CRF) и случайного леса - для NER на казахском языке. В работе рассматриваются стратегии подбора признаков с учетом морфологической сложности казахского языка и используется эталонный набор данных, созданный специально для NER казахского языка. В то время как модели Random Forest управляют высокоразмерными пространствами признаков и сложными взаимодействиями в данных, модели CRF отражают последовательные зависимости и контекстную информацию. Эффективность моделей CRF и Random Forest для казахского NER подтверждается экспериментальными результатами. Однако на эффективность работы этих моделей влияет нехватка помеченных данных. Будущие направления исследований включают расширение аннотированных наборов данных за счет сотрудничества с лингвистами и носителями языка для решения этой проблемы. В исследовании также подчеркивается, насколько важно учитывать в NER сложную морфологию казахского языка. Среди морфологических качеств, которые учитывают модели CRF и Random Forest, можно выделить наличие в словах стеблей и тегов частей речи, что улучшает распознавание именованных Именованных объектов в различных склонениях и вариантах. Сравнительный анализ проливает свет на преимущества и недостатки моделей Random Forest и CRF для казахстанской NER. В то время как модели Random Forest могут управлять сложными связями и взаимодействием признаков, модели CRF лучше справляются с выявлением последовательных зависимостей и использованием контекстной информации. Специфические потребности и характеристики задачи NER определяют выбор модели. В заключение следует отметить, что, предлагая информацию об эффективности моделей CRF и Random Forest, данное сравнительное исследование способствует развитию NER для казахского языка. Оно показывает ценность работы с морфологической сложностью, необходимость аннотированных данных и направляет дальнейшие исследования, направленные на совершенствование систем NER казахского языка. Ключевые слова: Распознавание именованных объектов (NER), казахский язык, условные случайные поля (CRF), случайный лес, сравнительное исследование Эта работа была финансово поддержана Комитетом науки Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан (грант AP19577922, 2023-2025)