基于改进遗传退火HMM的Web信息抽取研究

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 7次 | 上传用户：wendell0919

【摘要】

：

为进一步提高Web信息抽取的准确率,针对隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov Model)及混合法在参数寻优上的不足,提出一种改进遗传退火HMM的Web抽取算法。构建一个后向依赖假设的HMM;用改进遗传退火优化HMM参数,将遗传算子和模拟退火SA(simulated annealing)参数改进后,据GA(genetic algorithm)的自适应交叉、变异概率给子群体分类,实现多种

【作者】

：

李荣冯丽萍王鸿斌

【机构】

：

忻州师范学院计算机科学与技术系

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2014年04期

【关键词】

：

信息抽取遗传退火隐马尔可夫模型 VITERBI算法 Information extraction Genetic annealing Hidden Mark

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