【摘 要】
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针对传统隐马尔科夫模型对初值敏感和未考虑历史状态的问题，提出了使用模拟退火算法训练二阶隐马尔科夫模型参数的SA-HMM2。在基于SA-HMM2的Web信息抽取方法中，采用基于视觉的
【基金项目】
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“十二五”国家科技支撑计划基金项目(2011BAD21B05、2013BAD15B02);中央高校基本科研业务费基金项目(QN2011036)
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针对传统隐马尔科夫模型对初值敏感和未考虑历史状态的问题，提出了使用模拟退火算法训练二阶隐马尔科夫模型参数的SA-HMM2。在基于SA-HMM2的Web信息抽取方法中，采用基于视觉的网页分割算法VIPS对网页分块得到状态转移序列，利用提出的SA-HMM2训练算法获取HMM2全局最优模型参数，用改进的Viterbi算法实现了Web信息的抽取。实验结果表明，该方法在平均综合值方面比HMM、GA-HMM分别提高约21％和7％。
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