基于Boosting的半结构化信息抽取

刘椿年; 宋霞

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基于Boosting的半结构化信息抽取

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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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来源
《北京工业大学学报》 |2005年第2期|199-203|共5页
作者
刘椿年; 宋霞;
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作者单位

北京工业大学,计算机学院,多媒体与智能软件技术实验室,北京,100022;

北京工业大学,计算机学院,多媒体与智能软件技术实验室,北京,100022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
Boosting算法; 抽取规则; 半结构化文本;

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