基于长距离依赖条件随机域的文本信息抽取

• 作者: 吴诗祥 朱道辉 程阳 肖基毅
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 长距离依赖 条件随机域 线性链 同-token 文本
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 203-205
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.05.059

摘要

信息抽取中,同-token在文本中可能出现多次,且token多次出现的位置通常相隔很远,传统线性链CRF模型由于Markov假设不能表达长距离依赖关系于是将多次出现的同-token分开标注,丧失了全局信息.提出了长距离依赖条件随机域模型,该模型能结合多次出现的同-token各处的特征,对其进行联合标注.由于长距离依赖使得精确的标注算法不可计算,采用了TRP估计算法.实验表明该模型抽取性能优于线性链CRF模型,尤其是speaker域上的召回率有了很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖基毅	南华大学计算机科学与技术学院	43	178	7.0	11.0
2	朱道辉	南华大学计算机科学与技术学院	2	8	2.0	2.0
3	程阳	广西师范大学生命科学学院	2	8	2.0	2.0