针对产品命名实体识别的半监督学习方法
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

针对产品命名实体识别的半监督学习方法

引用
针对商务信息领域的产品命名实体,研究了产品命名实体各部分的结构特征和相互关系,建立了一个三层的半监督学习框架.该方法综合利用规则词典和统计的方法,建立一个隐条件随机场模型,可以更充分地利用自举得到数据的隐藏状态.在数码相机领域进行的实验结果表明,该方法只需要少量的手工标记数据就能较好地识别网页等文本中的产品命名实体.

产品命名实体识别、商务信息处理、自然语言处理

36

TP181(自动化基础理论)

国家科技支撑计划项目2012BAH16F02;国家自然科学基金项目61003254

2013-07-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

20-23,54

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

北京邮电大学学报

1007-5321

11-3570/TN

36

2013,36(2)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn