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摘要:
本文提出了一种结合文法推断和HMM进行信息提取的方法.首先将待提取的原始文本转换为相应有意义的一个小的抽象符号集合,然后通过使用文法推断(GI)获取一个合适的HMM拓扑结构,最后利用所得的HMM拓扑结构,使用经典的Viterbi算法提取出用户感兴趣的信息.实验结果表明,针对半结构化文档,该方法在某些领域能够有效地提高提取的精确度.
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文献信息
篇名 文法推断与HMM相结合的信息提取
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 文法推断 隐马尔可夫模型 信息提取 半结构化
年,卷(期) 2005,(8) 所属期刊栏目 计算机网络与安全
研究方向 页码范围 1-3
页数 3页 分类号 TP393
字数 3911字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2005.08.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卢正鼎 华中科技大学计算机科学与技术学院 264 3116 25.0 39.0
2 董泽锋 华中科技大学计算机科学与技术学院 2 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2003(1)
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2005(0)
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2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
文法推断
隐马尔可夫模型
信息提取
半结构化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
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