基于CRF的百科全书文本段落划分

被引：13

作者：

许勇 ^{[1
]}

宋柔 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京工业大学计算机科学学院

[2] 北京语言大学计算机科学系

来源：

计算机工程 | 2007年 / 10期

关键词：

文本段落划分; 条件随机域模型; 隐马尔科夫模型;

D O I：

暂无

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：

CRF模型是标注、切分序列数据的较新的概率模型,在信息抽取等文本处理领域广受关注。该文介绍了CRF方法,并将其应用到百科全书文本段落的划分上,利用CRF的特征表述机制加入了文本单元序列中的长距离约束,取得了比传统的隐马尔科夫方法更好的结果。

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