基于隐马尔可夫模型的引文信息提取

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【摘要】

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提出一种基于符号特征提取的HMM结构学习方法,并利用修改的Viterbi算法进行引文信息提取.在实验结果的评价上,除了常用的准确率(Precision)、查全率(Recall)、综合评价指标(F

【作者】

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张玲黄铁军高文

【机构】

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中国科学院计算技术研究所,中国科学院研究生院

【出处】

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计算机工程

【发表日期】

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2003年20期

【关键词】

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隐马尔可夫模型信息提取引文特征提取宏平均微平均科技文章 Hidden Markov model(HMM)Information extraction

【基金项目】

：

国家科学数字图书馆智能化网络信息搜索技术与机制研究项目

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提出一种基于符号特征提取的HMM结构学习方法,并利用修改的Viterbi算法进行引文信息提取.在实验结果的评价上,除了常用的准确率(Precision)、查全率(Recall)、综合评价指标(F)之外,引入了两个评价标准:宏平均和微平均来综合评价算法的性能.试验表明该方法用于引文信息提取的正确率较高.

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