基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
论文从保护地名文化遗产的角度出发,提出了一种基于混合隐马尔科夫模型的地名抽取方法,从文献元数据中快速准确的提取地名.考虑到文本中上下文对状态的影响,并用传统Viterbi算法进行正序和逆序解码,通过两次解码使颗粒度较小的地名得到较好的识别和抽取.实验结果表明这种对于元数据的信息抽取模型能达到较好的效果.
推荐文章
基于本体的文档引文元数据信息抽取
信息抽取
语义网
本体
模式匹配
基于HMM/BP混合模型的文本信息抽取研究
信息抽取
隐马尔可夫模型
BP网络
基于HMM和LVQ网络混合模型的语音识别方法
语音识别
隐马尔可夫模型
学习向量量化
混合模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于混合HMM的文献元数据地名抽取方法研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 信息抽取 元数据 地名抽取 隐马尔科夫模型
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 信息处理与网络安全
研究方向 页码范围 101-106
页数 6页 分类号 TP391.1
字数 3451字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.01.022
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 王洪国 山东师范大学信息科学与工程学院 44 455 13.0 19.0
3 邵增珍 山东师范大学信息科学与工程学院 60 455 12.0 18.0
5 杜秋霞 山东师范大学信息科学与工程学院 2 7 1.0 2.0
13 付鑫 山东师范大学信息科学与工程学院 2 7 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (10)
共引文献  (56)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (6)
同被引文献  (22)
二级引证文献  (3)
1992(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2012(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2019(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2020(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
信息抽取
元数据
地名抽取
隐马尔科夫模型
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
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导