Detta dokument visar en ny utbildningsmetod baserad på GA- och Baum-Welch-algoritmer för att erhålla en HMM-modell med optimerat antal tillstånd i HMM-modellerna och dess modellparametrar för webbinformationsextraktion. Denna metod kan inte bara övervinna bristerna i den långsamma konvergenshastigheten i HMM-strategin. Dessutom finner denna metod också ett bättre antal tillstånd i HMM topologin samt dess modellparametrar. Från experimenten med de 2100 webs som extraheras från vår corpus, denna metod kan hitta den optimala topologin i alla fall. Experimenten visar att GA-HMM-metoden har en genomsnittlig precisionsgrad på 84,483% medan HMM som tränas av Baum-Welch-metoden har en genomsnittlig precisionshastighet på 71,049%. Detta innebär att GA-HMM-metoden är mer optimerad än den HMM som tränas av Baum-Welch-metoden.
Jiyi Xiao, Lamei Zou och Chuanqi Lia införde en ny utbildningsmetod baserad på GA och Baum-Welch algoritmer för att få en HMM-modell med optimerat antal tillstånd i HMM-modellerna och dess modellparametrar för webbinformationsextraktion REF.
Optimization of Hidden Markov Model by a Genetic Algorithm for Web Information Extraction
{'venue': 'Proceedings on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE2007)', 'journal': 'Proceedings on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE2007)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}