基于两类统计机器学习模型的中文化学物质名称识别研究

摘要：

与基于词典和基于规则的识别方法相比,统计机器学习方法更加适合被应用到命名实体的识别工作中来.本文主要在中文化学物质名称的识别工作中,考察两类统计机器学习模型识别效果及识别效率的优劣,实验结果表明,在所取训练语料与测试语料相同的情况下,以CRF模型为代表的条件概率模型可以展现出更好的实验性能.

关键词：中文化学物质名称、务件随机场、支持向量机、识别效果、识别效率

所属期刊栏目：31

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-03-30（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：163-165