基于特征和隐马尔可夫模型的文本信息抽取

• 作者: 刘磊 吴笑伟 吴芬芬 常军林
• 来源期刊: 河南科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分块 特征提取 隐马尔可夫模型
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 电工电信、自动化与计算机
• 页码范围: 55-57,70
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6871.2008.02.016

摘要

基于文本分块提出一种新的文本信息抽取技术,该技术利用文本的语义特征和结构特征,抽取具有特征的状态,以此结果为基础,进一步运用改进的隐马尔可夫模型,抽取剩余的无特征状态.对美国CMU大学CORA搜索引擎研制组提供的数据集中的100篇进行测试,结果显示精确度和召回率比基于单词和传统隐马尔可夫模型的方法都有所提高,并进一步提高了效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘磊	吉林大学计算机科学与技术学院	211	1231	18.0	25.0
2	常军林		11	48	4.0	6.0
3	吴笑伟		47	155	5.0	10.0
4	吴芬芬		22	50	4.0	6.0