论文部分内容阅读
基于文本分块提出一种新的文本信息抽取技术，该技术利用文本的语义特征和结构特征，抽取具有特征的状态，以此结果为基础，进一步运用改进的隐马尔可夫模型，抽取剩余的无特征状态。对美国CMU大学CORA搜索引擎研制组提供的数据集中的100篇进行测试，结果显示精确度和召回率比基于单词和传统隐马尔可夫模型的方法都有所提高，并进一步提高了效率。