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本文针对自然语言处理的特点,使用基于隐马尔可夫模型(HMM)的自学习算法进行实体名识别,并对模型和传统的Viterbi算法作了几项改进,使其整体性能显著提高.本方法显著特点是不受限于具体语种,系统构造代价较小.试验表明,本方法有较好的识别准确率和查全率.
基于隐马尔可夫模型的实体名识别
【摘 要】
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本文针对自然语言处理的特点,使用基于隐马尔可夫模型(HMM)的自学习算法进行实体名识别,并对模型和传统的Viterbi算法作了几项改进,使其整体性能显著提高.本方法显著特点是不
【机 构】
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复旦大学计算机系信息论教研室(上海)
【出 处】
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863计划智能计算机主题学术会议
【发表日期】
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2001年2期
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