特征值区间的有效划分对CRF识别效果的影响
与其他统计机器学习方法相比,条件随机场(CRF)算法更适合应用到命名实体的识别工作中来.在对中文化学物质名称进行识别的研究中,通过实验发现,有效的特征值区间划分能提高CRF的识别效果.另外,对词一级序列标注和字一级序列标注在不同特征值区间划分下的识别效果进行比较.
条件随机场、中文化学物质名称、特征值、区间划分
55
TP391(计算技术、计算机技术)
2011-06-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
114-118
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条件随机场、中文化学物质名称、特征值、区间划分
55
TP391(计算技术、计算机技术)
2011-06-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
114-118
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
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