条件随机场(CRF)相关论文
提出一种中文因果关系分析方法,以便更加细腻地表达因果关系.该方法由因果关系提取和权重计算组成.首先,构建了中文因果关系四元组......
药用植物文本的命名实体识别对中医药领域的信息抽取和知识图谱构建起着重要作用.针对药用植物属性文本存在长序列语义稀疏的问题,......
近年随着电网调度领域数据自动化、智能化管理需求的日益增长,知识图谱成为提供知识管理、智能查询、辅助决策等功能的重要技术.实......
目的视觉显著性在众多视觉驱动的应用中具有重要作用,这些应用领域出现了从2维视觉到3维视觉的转换,从而基于RGB-D数据的显著性模......
在国内外机器翻译、信息检索等领域中英文及中文的命名实体研究技术基本成熟,但是维吾尔文命名实体识别还处于初步阶段,本文中笔者......
期刊
针对中文问题分类的中心词识别不准确的问题,提出了一种基于条件随机场(CRF)和错误驱动学习相结合的识别方法。该方法采用CRF模型......
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期刊
事件抽取旨在从非结构化的文本中提取人们感兴趣的信息,并以结构化的形式呈现给用户.当前,大多数中文事件抽取系统采用连续的管道......
近年来,标点符号作为篇章的重要部分逐渐引起研究者的关注。然而,针对汉语逗号的研究才刚刚展开,采用的方法也大多都是在句法分析......
文本挖掘中命名实体识别是一项重要的研究内容,利用统计学原理进行命名实体识别具有较高的识别率.利用条件随机场（conditional rand......
针对传统显著性检测算法特征学习不足,显著性区域边界不明确和检测效果鲁棒性较差等问题,提出一种基于深度交叉卷积神经网络和免交......
针对多极化合成孔径雷达影像地物分类特征表征性较弱及全卷积网络分类精度较低的问题,文中提出结合编码-解码网络(E-D-Net)和条件......
快速发展的医疗信息系统产生了海量的临床文本,它们用文本形式记录了大量的健康信息,是改善临床护理和支持研究的宝贵信息来源,同......
在目标跟踪过程中,图像匹配技术是跟踪至关重要的环节,直接影响跟踪的效果。针对图像匹配算法中传统块匹配的搜索框和匹配准则问题......
提出了一种基于支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)的双层模型进行中文机构名识别的方法.第一层模型采用CRF识别简单机构名,并将识......
为模拟人类视觉对含有特定目标图像集中目标逐渐关注感知的行为,提出一种弱监督学习的视觉显著性目标检测算法。根据已有的视觉显......
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症状表型(症状体征)是临床数据和医学题录文献数据中重要的实体性信息,是中西医诊断与治疗的主要依据。但医学数据中的症状表型信......
司法信息自动化是司法领域发展的必然趋势,而司法实体识别是实现司法信息自动化的基础,是后续实现司法事件抽取,构建司法领域知识......
命名实体识别是自然语言处理的基本任务之一。针对中文电子病历命名实体识别传统模型识别效果不佳的问题,提出一种完全基于注意力......
植物属性文本的命名实体识别对林业领域的信息抽取和知识图谱的构建起着重要的作用,针对该问题,提出了一种基于双向长短时记忆网络......
针对传统的手工整理主题词表的方法因耗时、更新速度慢而无法满足应用要求的问题，提出了一种基于维基百科（Wikipedia）和条件随机场（CRF......
针对中医舌诊中舌体分割不准确、分割速度较慢且需要人工标定候选区域等问题,提出了一种端到端的舌图像分割算法。与传统舌图像分......
