基于条件随机域CRF模型的文本信息抽取

被引：33

作者：

周晶

吴军华

陈佳

陈沈焰

机构：

[1] 南京工业大学信息科学与工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2008年 / 23期

关键词：

条件随机域; 文本信息抽取; 参数估计; L-BFGS迭代法; 特征集;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2008.23.022

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

为了抽取文本中的信息,在分析对比了4种统计建模原型后,选用条件随机域CRF建立抽取模型,提出了一种文本信息抽取的方法。该方法对文本分析后加标注,确定文本特征集,采用有限内存拟牛顿迭代方法L-BFGS算法估计CRF模型参数,根据训练学习得出的模型,实现科研论文数据集头部文本信息的抽取。实验结果表明,使用CRF模型的抽取准确率达到90%以上,远远高于使用HMM模型的抽取准确率。

引用

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