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正文內(nèi)容

hmm在短語識別上之應(yīng)用-wenkub.com

2024-10-15 21:09 本頁面
   

【正文】 ? [5]林一中、洪鵬翔, Probabilistic named entity verification, COMPUTERM2020, 2020 年 ? [6]胡姝涵、張嘉惠、民 95,「會議公告網(wǎng)站資訊擷取之研究」,國立中央大學(xué)資訊工程所。 Discussions ? 收尋相關(guān)研討會的文章,將其尋找到的文章使用此技術(shù)加以辨別,成功減少需用以人工方式來對照的時間 ? 未來預(yù)計結(jié)合 KMP演算法來提高辨別正確性,在辨別短語上也會有更好的效能,以達(dá)到自動學(xué)習(xí)的成效 References ? [1]林千翔、張嘉惠,民 93「基於特製隱藏式馬可夫模型之中文斷詞研究」,國立中央大學(xué)資訊工程學(xué)系碩士論文。 Methods ? 一、 資訊擷取 ? 把文件裡包含的資訊進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,變成像表格一樣有組織的形式 ? 二、 分類 ? 運用大量的規(guī)則來捕捉和分類名稱的子集,特殊的符號或特徵 ? 三、 HMM(隱藏式馬可夫模型 ) ? HMM 是一個雙重隨機(jī)過程,兩個組成部分 ︰ ? 馬爾可夫鏈 ︰ 表示狀態(tài)的轉(zhuǎn)移,用轉(zhuǎn)移機(jī)率描述 ? 一般隨機(jī)過程 ︰ 狀態(tài)與觀察序列間的關(guān)係,用輸出機(jī)率描述 Experiments ? (一 ) 實驗設(shè)計 ? (二 ) 短語規(guī)則 ? (三 ) 語料庫標(biāo)注 ? (四 ) HMM 計算
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