多特征下的科研论文段落自动划分与构成要素识别研究

被引：2

作者：

刘伙玉 ^{[1
,2
]}

王东波 ^{[3
,2
]}

苏新宁 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 南京大学信息管理学院

[2] 江苏省数据工程与知识服务重点实验室

[3] 南京农业大学信息科学技术学院

来源：

情报学报 | 2015年 / 34卷 / 04期

关键词：

条件随机场; CRFs; 段落划分; 要素识别; 特征模板;

D O I：

暂无

中图分类号：

G254 [文献标引与编目];

学科分类号：

050302 [传播学];

摘要：

本文为科研论文的结构化处理提供了一种有价值的方法。本文采用条件随机场模型,综合原始语料中科研论文的局部与整体特征,使用复杂特征模板对段落进行自动划分以及对构成要素进行自动识别。在开放测试中,F值最高分别达88%和92%。同时本文对CRFs和ME在段落自动划分与构成要素识别实验中进行了比较分析,认为CRFs在付出更大的时间复杂度的代价下,其处理效果明显优于ME。

引用

页码：388 / 397

页数：10

共 11 条

[1]

Improved conditional random fields model with multi-trigger embedding for Chinese event extraction.[J].Ruifang He;Yang Zhang;Tuo Li;Qinghua Hu.World Wide Web.2014, 5

[2]

Information extraction from research papers using conditional random fields.[J].Fuchun Peng;Andrew McCallum.Information Processing and Management.2005, 4

[3]

CRF与规则相结合的医学病历实体识别 [J].