Hidden Markov modeller (HMMs) är kraftfulla statistiska modeller som har hittat framgångsrika applikationer i Information Extraction (IE). I nuvarande tillvägagångssätt för tillämpning av HMM på IE används en HMM för att modellera text på dokumentnivå. Denna modellering kan orsaka oönskade redundans i extraktion i den meningen att mer än en fyllmedel identifieras och extraheras. Vi föreslår att HMM används för att modellera text på segmentsnivå, där extraktionsprocessen består av två steg: ett steg för hämtning av segment följt av ett extraktionssteg. För att hämta utdragsrelevanta segment från dokument introducerar vi en metod för att använda HMM för att modellera och hämta segment. Våra experimentella resultat visar att det resulterande segmentet HMM IE systemet inte bara uppnår nära noll extraktion redundans, men också har bättre övergripande extraktion prestanda än traditionella dokument HMM IE system.
REF ) är en segmentbaserad HMM (Hidden Markov Model) metod.
Segment-Based Hidden Markov Models For Information Extraction
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}