基于Boosting的半结构化信息抽取

来源 :北京工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gougou316

【摘要】

：

为了对半结构化文本实现自动抽取信息,介绍了一种基于Boosting算法的信息抽取方法,它能够自动对一个训练例生成规则,将该规则应用于正例集并改变正例集权重分布,找到权重最大

【作者】

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刘椿年宋霞

【机构】

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北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术实验室

【出处】

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北京工业大学学报

【发表日期】

：

2005年2期

【关键词】

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BOOSTING算法抽取规则半结构化文本 Boosting algorithm extraction rule semi-structured text

【基金项目】

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国家自然科学基金，北京市自然科学基金

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为了对半结构化文本实现自动抽取信息,介绍了一种基于Boosting算法的信息抽取方法,它能够自动对一个训练例生成规则,将该规则应用于正例集并改变正例集权重分布,找到权重最大的正例生成下一条规则. 给出了一种能描述不符合英文词法的词的模式匹配约束. 试验表明:在特征简单的抽取规则学习中,该方法精确度与召回率可达100%,在特征比较复杂的抽取规则学习中,该方法F1评估值也能达到80%以上.

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