基于最大熵马尔可夫模型的地址信息抽取

摘要：

互联网的迅速发展,以及人们对于信息需求的提高,使得网络信息的自动处理和挖掘成为了研究热点.在与网络文本相关的信息抽取任务中,观察值序列都是给定的,所以不需要考虑得到观察值的概率,而只需要关注观察值引起的状态转移的概率.最大熵马尔可夫通过改变概率转移函数,使得状态的转移与输入值以及前一状态相联系,很好地体现了序列的上下文信息.通过最大熵马尔科夫模型进行地址信息抽取,精确度和召回率都得到了很大的改进.

关键词：最大熵马尔可夫模型、信息抽取、地址信息

所属期刊栏目：41

分类号：TP182;TP393(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划

在线出版日期：2005-09-15（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：192-194