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基于两类统计机器学习模型的中文化学物质名称识别研究
被引量：
3
1
作者
潘国巍
吉久明
+1 位作者
李楠
郑荣廷
《现代情报》
CSSCI
2011年第11期163-165,共3页
与基于词典和基于规则的识别方法相比,统计机器学习方法更加适合被应用到命名实体的识别工作中来。本文主要在中文化学物质名称的识别工作中,考察两类统计机器学习模型识别效果及识别效率的优劣,实验结果表明,在所取训练语料与测试语料...
与基于词典和基于规则的识别方法相比,统计机器学习方法更加适合被应用到命名实体的识别工作中来。本文主要在中文化学物质名称的识别工作中,考察两类统计机器学习模型识别效果及识别效率的优劣,实验结果表明,在所取训练语料与测试语料相同的情况下,以CRF模型为代表的条件概率模型可以展现出更好的实验性能。
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关键词
中文化学物质名称
条件随机场
支持向量机
识别效果
识别效率
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职称材料
题名
基于两类统计机器学习模型的中文化学物质名称识别研究
被引量：
3
1
作者
潘国巍
吉久明
李楠
郑荣廷
机构
华东理工大学科技信息研究所
出处
《现代情报》
CSSCI
2011年第11期163-165,共3页
文摘
与基于词典和基于规则的识别方法相比,统计机器学习方法更加适合被应用到命名实体的识别工作中来。本文主要在中文化学物质名称的识别工作中,考察两类统计机器学习模型识别效果及识别效率的优劣,实验结果表明,在所取训练语料与测试语料相同的情况下,以CRF模型为代表的条件概率模型可以展现出更好的实验性能。
关键词
中文化学物质名称
条件随机场
支持向量机
识别效果
识别效率
Keywords
CRF
Chinese chemical substance names
labeled on char
labeled on word
Quantity of feature
分类号
TP393 [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
基于两类统计机器学习模型的中文化学物质名称识别研究
潘国巍
吉久明
李楠
郑荣廷
《现代情报》
CSSCI
2011
3
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