隐马尔可夫模型在自然语言处理中的应用

被引：14

作者：

于江德

樊孝忠

尹继豪

机构：

[1] 北京理工大学计算机科学技术学院

来源：

计算机工程与设计 | 2007年 / 22期

关键词：

隐马尔可夫模型; 自然语言处理; 词性标注; 信息抽取; 模型结构; 参数估计;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2007.22.019

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

隐马尔可夫模型是序列数据处理和统计学习的一种重要概率模型,最近几年已经被成功应用到许多关于自然语言处理的任务中。简要介绍了隐马尔可夫模型,对其在词性标注应用中的难点、模型的建立、Viterbi算法等问题进行了详细论述,给出了基于隐马尔可夫模型的中文科研论文头部信息抽取过程以及模型结构的学习和参数的训练等关键问题的解决办法。

引用

页码：5514 / 5516

页数：3

共 9 条

[1] 基于最大熵的隐马尔可夫模型文本信息抽取 [J].