针对产品命名实体识别的半监督学习方法

被引：38

作者：

黄诗琳

郑小林

陈德人

机构：

[1] 浙江大学计算机科学与技术学院

来源：

北京邮电大学学报 | 2013年 / 36卷 / 02期

关键词：

产品命名实体识别; 商务信息处理; 自然语言处理;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对商务信息领域的产品命名实体,研究了产品命名实体各部分的结构特征和相互关系,建立了一个三层的半监督学习框架.该方法综合利用规则词典和统计的方法,建立一个隐条件随机场模型,可以更充分地利用自举得到数据的隐藏状态.在数码相机领域进行的实验结果表明,该方法只需要少量的手工标记数据就能较好地识别网页等文本中的产品命名实体.

引用

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页码：20 / 23+54 +54

页数：5

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