SVM+BiHMM:基于统计方法的元数据抽取混合模型

张铭; 银平; 邓志鸿; 杨冬青

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SVM+BiHMM:基于统计方法的元数据抽取混合模型

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提出了一种SVM+BiHMM的混合元数据自动抽取方法.该方法基于SVM(support vector machine)和二元HMM(bigram HMM(hidden Markov model),简称BiHMM)理论.二元HMM模型BiHMM在保持模型结构不变的前提下,通过区分首发概率和状态内部发射概率,修改了HMM发射概率计算模型.在SVM+BiHMM复合模型中,首先根据规则把论文粗分为论文头、正文以及引文部分,然后建立SVM模型把文本块划分为元数据子类,接着采用Sigmoid双弯曲函数把SVM分类结果用于拟合调整BiHMM模型的单词发射概率,最后用复合模型进行元数据抽取.SVM方法有效考虑了块间联系,BiHMM模型充分考虑了单词在状态内部的位置信息,二者的元数据抽取结果得到了很好的互补和修正,实验评测结果表明,SVM+BiHMM算法的抽取效果优于其他方法.

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来源
《软件学报》 |2008年第2期|358-368|共11页
作者
张铭; 银平; 邓志鸿; 杨冬青;
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作者单位

北京大学;

信息科学技术学院;

北京;

100871;

北京大学;

信息科学技术学院;

北京;

100871;

北京大学;

信息科学技术学院;

北京;

100871;

北京大学;

信息科学技术学院;

北京;

100871;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
元数据抽取; 基于规则的信息抽取; 支持向量机; 隐马尔科夫模型; 二元HMM模型;

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