基于隐马尔可夫模型的中文文本事件信息抽取

• 作者: 于江德 樊孝忠 肖新峰
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 隐马尔可夫模型 事件信息抽取 触发词 事件要素
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 页码范围: 92-94,98
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.10.027

摘要

提出了一种基于隐马尔可夫模型的中文文本事件抽取方法,该方法首先通过触发词探测从文本中发现特定的候选事件语句,然后利用隐马尔可夫模型从这些语句中抽取每个候选事件的事件要素,为每一类事件要素构建一个独立的隐马尔可夫模型用于该类事件要素的抽取,构建模型的关键是模型结构的学习和参数估计.实验结果表明,该方法能较好地实现中文文本事件抽取,较其他方法有更好的抽取性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊孝忠	北京理工大学计算机科学技术学院	127	2336	26.0	43.0
2	肖新峰	安阳师范学院计算机与信息工程学院	6	54	3.0	6.0
3	于江德	安阳师范学院计算机与信息工程学院	14	249	8.0	14.0