基于隐马尔可夫模型的中文文本事件信息抽取

摘要：

提出了一种基于隐马尔可夫模型的中文文本事件抽取方法,该方法首先通过触发词探测从文本中发现特定的候选事件语句,然后利用隐马尔可夫模型从这些语句中抽取每个候选事件的事件要素,为每一类事件要素构建一个独立的隐马尔可夫模型用于该类事件要素的抽取,构建模型的关键是模型结构的学习和参数估计.实验结果表明,该方法能较好地实现中文文本事件抽取,较其他方法有更好的抽取性能.

关键词： 隐马尔可夫模型 中文文本事件 信息抽取 触发词 事件要素 参数估计

作者: 于江德 肖新峰 樊孝忠

作者单位: 安阳师范学院,计算机与信息工程学院,河南,安阳,455000;北京理工大学,计算机科学技术学院,北京,100081 安阳师范学院,计算机与信息工程学院,河南,安阳,455000 北京理工大学,计算机科学技术学院,北京,100081

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007全国开放式分布与并行计算学术年会

会议地点: 南宁

会议语种:中文

页码: 92-94,98

在线出版日期: 2007-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）