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基于HMM的中国组织机构名自动识别
被引量：
18
1
作者
郑家恒
张辉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2002年第11期1-2,25,共3页
以 2 0 0 0年 11～ 12月《人民日报》网页中涉及社会、经济、法律等内容的 5 0万汉字语料为基础 ,利用基于隐马尔可夫模型并结合概率估值公式来评价在真实文本中构成组织机构名的能力 ,实现了中国组织机构名自动识别系统。实验研究表明...
以 2 0 0 0年 11～ 12月《人民日报》网页中涉及社会、经济、法律等内容的 5 0万汉字语料为基础 ,利用基于隐马尔可夫模型并结合概率估值公式来评价在真实文本中构成组织机构名的能力 ,实现了中国组织机构名自动识别系统。实验研究表明准确率达 89%,召回率为 94 .5 %。
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关键词
HMM
中国组织机构名
自动识别
隐马尔可夫模型
中文信息处理
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职称材料
题名
基于HMM的中国组织机构名自动识别
被引量：
18
1
作者
郑家恒
张辉
机构
山西大学计算机科学系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2002年第11期1-2,25,共3页
基金
国家 8 63计划项目 (2 0 0 1AA1 1 4 0 31 )
文摘
以 2 0 0 0年 11～ 12月《人民日报》网页中涉及社会、经济、法律等内容的 5 0万汉字语料为基础 ,利用基于隐马尔可夫模型并结合概率估值公式来评价在真实文本中构成组织机构名的能力 ,实现了中国组织机构名自动识别系统。实验研究表明准确率达 89%,召回率为 94 .5 %。
关键词
HMM
中国组织机构名
自动识别
隐马尔可夫模型
中文信息处理
Keywords
institution term
automatic identification
Hidden Markov Model
Chinese information processing
分类号
TP391.12 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HMM的中国组织机构名自动识别
郑家恒
张辉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2002
18
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