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中国科学技术大学博is学位论文第二章综合HMM |
| 中国科学技术大学博is学位论文第二章综合HMM中国科学技术大学博is学位论文第二章综合HMM Ii分类的双层级联半结构化文本信息抽取研究信息的召回率直接决定了个人详细信息的抽取范围.因此,在综合的双层级联信息抽取方法中,个人详细信息抽取的召回率出现下降.因此,使用简单的全连通模型结构是导致该问题出现的主要原因.我们将在进一步的工作中,使用机器学习方法获取HMM的模型结构,从而代替日前的全连通HMM结构,解决概要信息抽取中出现的上述问题.3. 3. 4结果讨论 上一小'ii的实验结果证明,本方法不仅继承了双层级联信息抽取方法的优点,并且考虑 |
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中国科学技术大学博is学位论文第二章综合HMM |
| 中国科学技术大学博is学位论文第二章综合HMM计算在HMM模型的训练样本中没有出现的词语的发射概率,并且定义:若抽取出的信息与 标准答案存在90%以上的交集且抽取出...微软亚洲研究院提供的1200份英文简历对该方法进行了测试.在英文简历信息抽取中,我 们使用了与中文简历同样的信息抽取... ... |
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HMM的数学基础 |
| HMM的数学基础假设有一台机器可以不断产生资料序列以供观测 (Question.01):请问:这时你需要配置多少记忆空间来储存 (for all possible O)根据「条件机率」原理,如果我们假设「在任何时间t,资料序列的值ot之机率分布特性,与t本身无关,只与其前N个时间点之资料序列值ot-1,…, ot-N有关」,则上式可化简成(Question.02):请问:这时你需要配置多少记忆空间来储存必要的参数,以便可以用来计算 (for all possible O)上述假设称为Nth order Markov Assumpt... |
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HMM与自动规则提取相结合的中文命名实体识别 |
| HMM与自动规则提取相结合的中文命名实体识别本文实现的中文命名实体识别系统采用了隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)与自动规则提取相结合的方法.整个识别...然后再利用自动提取的规则对识别结果进行修正.二者的有机结合使得系统性能有了很大的 提高.实验表明,中文命名实体识别... ... |
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