一种基于条件随机场的领域术语上下位关系获取方法

摘要：

本文提出了一种基于条件随机场的领域术语上下位关系获取方法.首先,结合百科名片中结构化、制式化的语言表达形式,通过统计分析,提炼出适用于通用模型的特征词词典.然后,在词和词性特征的基础上,结合特征词词典内容和标点符号信息,利用CRF机器学习技术对术语间上下位关系的内在规律进行学习,得到其表达方式和存在环境的概率模型.最后,通过实验对模型的准确性进行验证,并提出了改进.实验结果表明:该方法抽取上下位关系的准确率达到73.50％.

关键词： 机器学习 数据挖掘 条件随机场 领域术语

作者: 黄毅 王庆林 刘禹

作者单位: 北京理工大学自动化学院,北京,100081 中国科学院自动化研究所,北京,100190

会议类型: 国内会议

会议名称: 2013年中国智能自动化会议

会议地点: 扬州

会议语种:中文

页码: 355-359

在线出版日期: 2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）