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提出了一种混合跳链条件随机场序列统计学习模型，以实现异构Web记录与关系数据库的模式匹配．该模型可以在由手工标注样本和关系数据库记录组成的联合样本集上进行训练，减少了对繁琐手工标注样本的依赖，此外，通过在线性链条件随机场模型上增加对跳边的支持，使得该模型能够有效地处理状态变量间的长距离依赖．在多个领域的真实数据集上的实验结果表明，所提出的方法能够显著提高异构Web记录语义模式匹配的性能．