基于改进HMM的文本信息抽取模型

摘要：

提出一种基于改进隐马尔可夫模型(HMM)的文本信息抽取模型.给出一个新假设,使用绝对平滑算法对模型参数进行平滑,利用Viterbi算法对观察值序列进行正序和逆序解码,基于N-Gram模型对2次解码结果进行对比消歧,得到较准确的状态序列.实验结果表明,该信息抽取模型能提高信息抽取的准确率.

关键词：隐马尔可夫模型、绝对平滑、观察值、信息抽取、引文信息

所属期刊栏目：37

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高校自然科学基础研究基金资助项目08KJD120004;全国教育科学规划德育专项基金资助项目GEA090005

在线出版日期：2012-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：178-179,182