【摘 要】
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传统的文本信息抽取方法有两种：知识工程方法和自动训练方法。前者需要对领域知识很熟悉的知识工程师的参与，而且需要大量的工作来发现有用的规则(或模式)：而后者的劣势在于需要大量的训练语料才能达到很好的性能。本文结合这两种方法，提出了一种基于HMM，采用加入规则方法和引入平滑技术的半结构化文本信息抽取方法，该方法仅需要知识工程师的少量参与，而且可以显著地提高信息抽取系统的性能，尤其是在可用的训练语料较少
【机 构】
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中科院计算技术研究所 智能信息处理重点实验室 北京 100080 北京大学方正技术研究院 北京 1
【出 处】
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中国人工智能学会第10届全国学术年会
论文部分内容阅读
传统的文本信息抽取方法有两种：知识工程方法和自动训练方法。前者需要对领域知识很熟悉的知识工程师的参与，而且需要大量的工作来发现有用的规则(或模式)：而后者的劣势在于需要大量的训练语料才能达到很好的性能。本文结合这两种方法，提出了一种基于HMM，采用加入规则方法和引入平滑技术的半结构化文本信息抽取方法，该方法仅需要知识工程师的少量参与，而且可以显著地提高信息抽取系统的性能，尤其是在可用的训练语料较少的情况下更有优越性。
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