基于最大熵的隐马尔可夫模型文本信息抽取-中国学术期刊网络出版总库

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基于最大熵的隐马尔可夫模型文本信息抽取

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【英文篇名】	Using Hidden Markov Model for Text Information Extraction Based on Maximum Entropy
【下载频次】	★★★★★
【作者】	林亚平; 刘云中; 周顺先; 陈治平; 蔡立军;
【英文作者】	LIN Ya ping; LIU Yun zhong; ZHOU Shun xian; CHEN Zhi ping; CAI Li jun (College of Computer and Communication; Hunan University; Changsha; Hunan 410082; China);
【作者单位】	湖南大学计算机与通信学院; 湖南大学计算机与通信学院湖南长沙; 湖南长沙;
【文献出处】	电子学报 , Acta Electronica Sinica, 编辑部邮箱 2005年 02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	人工智能; 文本信息抽取; 隐马尔可夫模型; 最大熵;
【英文关键词】	artificial intelligence; text information extraction; hidden markov model; maximal entropy;
【摘要】	文本信息抽取是处理海量文本的重要手段之一 .最大熵模型提供了一种自然语言处理的方法 .提出了一种基于最大熵的隐马尔可夫模型文本信息抽取算法 .该算法结合最大熵模型在处理规则知识上的优势 ,以及隐马尔可夫模型在序列处理和统计学习上的技术基础 ,将每个观察文本单元所有特征的加权之和用来调整隐马尔可夫模型中的转移概率参数 ,实现文本信息抽取 .实验结果表明 ,新的算法在精确度和召回率指标上比简单隐马尔可夫模型具有更好的性能 .
【英文摘要】	Text information extraction is an important approach to processing large quantity of text.Maximum entropy provides a kind of framework for natural language processing.A new algorithm using hidden Markov model based on maximal entropy is proposed for text information extraction.The new algorithm combines the advantage of maximum entropy model,which can integrate and process rules and knowledge efficiently,with that of hidden Markov model,which has powerful technique foundations to solve sequence representati...
【基金】	湖南省自然科学基金 (No .0 3JJY30 98)
【更新日期】	2005-08-19
【分类号】	TP391.1
【正文快照】	1　引言　　WWW的普遍应用导致网上的文本数量成指数级增长 ,因此如何自动处理这些海量联机文本信息成为目前重要的研究课题 .自动文本信息抽取是文本信息处理的一个重要环节[1] .文本信息抽取 (textinformationextraction)是指从文本中自动抽取相关的或特定类型的信息 .目前文

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