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徐中一

作品数：2 被引量：10H指数：2
供职机构：吉林大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金吉林省科技发展计划基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇条件随机域
  • 1篇隐马尔科夫模...
  • 1篇特征函数
  • 1篇中文
  • 1篇中文命名实体
  • 1篇自动分词
  • 1篇组块分析
  • 1篇最大熵
  • 1篇最大熵模型
  • 1篇马尔科夫
  • 1篇马尔科夫模型
  • 1篇函数
  • 1篇分词
  • 1篇CRF

机构

  • 2篇吉林大学

作者

  • 2篇徐中一
  • 1篇胡谦
  • 1篇刘磊

传媒

  • 1篇吉林大学学报...

年份

  • 2篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
中文信息抽取中的若干问题研究
本文对中文信息抽取的三个方面进行了研究。 本文提出了一种效率较高的中文分词机制,在基于词典形成有向无环词图后加入基于碎片合并的未登录词的推测算法,使词图的节点减少,从而提高基于N-最短路径算法的分词速度,同时提出了基于零...
徐中一
关键词：自动分词隐马尔科夫模型中文命名实体最大熵模型条件随机域
文献传递
基于CRF的中文组块分析被引量：7
2007年
提出一种基于条件随机域模型的方法用于中文文本组块分析.该方法将中文组块分析转化为对每个词语赋予一个组块标注符号,再根据条件随机域对标注好的训练语料建立模型,从而预测测试语料中每个词语的组块标注符号.使用北京大学中文树库的测试结果为F1=85.5%,高于隐马尔可夫模型和最大熵马尔可夫模型.实验结果表明,条件随机域在中文组块识别方面有效,并避免了严格的独立性假设和数据归纳偏置问题.
徐中一胡谦刘磊
关键词：组块分析条件随机域特征函数
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