I detta dokument föreslås en dold Markov modell (HMM) och en HMM-baserad bit tagger, från vilken en namngiven enhet (NE) erkännande (NER) system är byggd för att känna igen och klassificera namn, tider och numeriska storheter. Genom HMM, vårt system kan tillämpa och integrera fyra typer av interna och externa bevis: 1) enkla deterministiska inre drag av orden, såsom kapitalisering och digitalisering; 2) interna semantiska inslag av viktiga triggers; 3) inre giktare funktion; 4) externa makro sammanhang funktion. På så sätt kan NER-problemet lösas effektivt. Utvärdering av vårt system på MUC-6 och MUC-7 Engelska NE uppgifter uppnår F-mått på 96,6% respektive 94,1%. Det visar att prestandan är betydligt bättre än vad som rapporterats av något annat maskininlärningssystem. Dessutom är prestandan till och med bättre än den som grundar sig på hantverksmässiga regler.
Zhou m.fl. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF föreslog en dold Markov-modell (HMM) baserad bittagger, från vilken ett namngivet system för enhetsigenkänning konstruerades för att identifiera och klassificera namn, tider och numeriska storheter.
Named Entity Recognition Using An HMM-Based Chunk Tagger
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}