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面向商务信息抽取的产品命名实体识别研究
被引量：
48
1
作者
刘非凡
赵军
+3 位作者
吕碧波
徐波
于浩
夏迎炬
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2006年第1期7-13,共7页
市场信息化使得商务信息抽取、市场内容管理日益成为信息科学领域的一个研究热点。产品命名实体识别作为其中非常重要的关键技术之一也逐渐受到人们的关注。本文面向商务信息抽取对产品命名实体进行了定义并系统分析了其识别任务的特点...
市场信息化使得商务信息抽取、市场内容管理日益成为信息科学领域的一个研究热点。产品命名实体识别作为其中非常重要的关键技术之一也逐渐受到人们的关注。本文面向商务信息抽取对产品命名实体进行了定义并系统分析了其识别任务的特点和难点,提出了一种基于层级隐马尔可夫模型(hierarchical hid-den Markov model)的产品命名实体识别方法,实现了汉语自由文本中产品命名实体识别和标注的原型系统。实验表明,该系统在电子数码和手机领域均取得了令人满意的实验结果,对产品名实体、产品型号实体、产品品牌实体整体识别性能的F值分别为79.7%,86.9%,75.8%。通过和最大熵模型相比较,验证了HHMM对于处理多尺度嵌套序列有更强的表征能力。
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关键词
计算机应用
中文信息处理
产品命名实体识别
商务信息抽取
层级隐马尔可夫模型
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职称材料
基于多模态时间序列建模的机器人安全监控
被引量：
4
2
作者
吴鸿敏
张国英
+1 位作者
管贻生
JUAN Rojas
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期126-132,共7页
针对多模态时间序列建模的机器人安全监控问题,基于多模态粘性层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型(MD-sHDPHMM)提出了一种能准确、可靠、快速、通用地实现机器人执行过程识别与异常事件监测的方法.该方法首先把机器人的执行任务分割成序列...
针对多模态时间序列建模的机器人安全监控问题,基于多模态粘性层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型(MD-sHDPHMM)提出了一种能准确、可靠、快速、通用地实现机器人执行过程识别与异常事件监测的方法.该方法首先把机器人的执行任务分割成序列化的执行过程,然后通过对比执行过程中累积观察数据的对数似然函数值的大小实现执行过程的识别.在此基础上,根据正常执行过程训练得到的对数似然函数值的梯度阈值,实现了机器人执行过程中的实时异常监测.实验结果表明,该方法能有效地实现基于多模态时间序列建模的机器人安全监控.
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关键词
多模态时间序列
安全监控
执行过程识别
异常监测
层级
狄利克雷过程
隐
马尔可夫
模型
梯度阈值
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职称材料
题名
面向商务信息抽取的产品命名实体识别研究
被引量：
48
1
作者
刘非凡
赵军
吕碧波
徐波
于浩
夏迎炬
机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
富士通研究开发中心有限公司
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2006年第1期7-13,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60372016)
北京市自然科学基金资助项目(4052027)
文摘
市场信息化使得商务信息抽取、市场内容管理日益成为信息科学领域的一个研究热点。产品命名实体识别作为其中非常重要的关键技术之一也逐渐受到人们的关注。本文面向商务信息抽取对产品命名实体进行了定义并系统分析了其识别任务的特点和难点,提出了一种基于层级隐马尔可夫模型(hierarchical hid-den Markov model)的产品命名实体识别方法,实现了汉语自由文本中产品命名实体识别和标注的原型系统。实验表明,该系统在电子数码和手机领域均取得了令人满意的实验结果,对产品名实体、产品型号实体、产品品牌实体整体识别性能的F值分别为79.7%,86.9%,75.8%。通过和最大熵模型相比较,验证了HHMM对于处理多尺度嵌套序列有更强的表征能力。
关键词
计算机应用
中文信息处理
产品命名实体识别
商务信息抽取
层级隐马尔可夫模型
Keywords
computer application
Chinese information processing
product named entity recognition
business information extraction
hierarchical hidden Markov model（HHMM）
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多模态时间序列建模的机器人安全监控
被引量：
4
2
作者
吴鸿敏
张国英
管贻生
JUAN Rojas
机构
广东工业大学机电工程学院
广东省智能制造研究所广东省现代控制技术重点实验室
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期126-132,共7页
基金
广东省联合基金重点项目(U1401240)
广东省前沿与关键技术创新专项资金(2014B090919002,2015B010917003,2017B050506008)
国家国际科技合作专项项目(2015DFA11700)
文摘
针对多模态时间序列建模的机器人安全监控问题,基于多模态粘性层级狄利克雷过程隐马尔可夫模型(MD-sHDPHMM)提出了一种能准确、可靠、快速、通用地实现机器人执行过程识别与异常事件监测的方法.该方法首先把机器人的执行任务分割成序列化的执行过程,然后通过对比执行过程中累积观察数据的对数似然函数值的大小实现执行过程的识别.在此基础上,根据正常执行过程训练得到的对数似然函数值的梯度阈值,实现了机器人执行过程中的实时异常监测.实验结果表明,该方法能有效地实现基于多模态时间序列建模的机器人安全监控.
关键词
多模态时间序列
安全监控
执行过程识别
异常监测
层级
狄利克雷过程
隐
马尔可夫
模型
梯度阈值
Keywords
multimodal time series
safety surveillance
process identification
anomaly detection
HDPHMM
gradient threshold
分类号
TH375 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向商务信息抽取的产品命名实体识别研究
刘非凡
赵军
吕碧波
徐波
于浩
夏迎炬
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2006
48
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职称材料
2
基于多模态时间序列建模的机器人安全监控
吴鸿敏
张国英
管贻生
JUAN Rojas
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
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