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本文提出了一种改进的基于TBL的日文名实体识别后处理方法。该方法首先针对日文名实体识别结果中的错误进行分析学习，得到候选规则集；然后按阈值条件对候选规则进行筛选，得到校正规则集；最后，应用校正规则集对日文名实体识别结果进行校正。该方法可以弥补统计模型的不足，自动获取专门领域的语言特征知识，避免了传统规则方法的复杂性，同时基于TBL获取的规则一般不会出现过拟合的现象。实验表明本文提出的改进的基于TBL的后处理技术对日文名实体识别效果有很大的提高。