基于隐马尔可夫模型的中文科研论文信息抽取

• 作者: 于江德 尹继豪 樊孝忠 顾益军
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 隐马尔可夫模型 信息抽取 论文头部信息
• 年，卷（期）: 2007,（19）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 190-192
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3725字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.19.067

摘要

随着大量的科研论文出现在互联网上,从中精确地抽取论文头部信息和引文信息显得十分重要.该文提出了一种基于隐马尔可夫模型的中文科研论文头部信息和引文信息抽取算法,分析了模型结构的学习和参数估计方法.在进行信息抽取时,利用分隔符、特定标识符等格式信息对文本进行分块,利用隐马尔可夫模型进行指定域的抽取.实验结果表明,该算法具有良好的准确率和召回率.

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	顾益军	北京理工大学计算机科学技术学院	14	341	7.0	14.0
3	于江德	北京理工大学计算机科学技术学院	14	249	8.0	14.0
7	尹继豪	北京理工大学计算机科学技术学院	7	110	5.0	7.0