【摘 要】
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作为自然语言处理的一个分支，文本信息抽取成为了提取大量文本信息中有用信息的重要手段。介绍了目前在信息抽取领域中应用广泛的两种技术方法：HMM和BP网络模型，分析了各自的优
【基金项目】
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湖南省科技计划项目（2008GK3090）
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作为自然语言处理的一个分支，文本信息抽取成为了提取大量文本信息中有用信息的重要手段。介绍了目前在信息抽取领域中应用广泛的两种技术方法：HMM和BP网络模型，分析了各自的优缺点，并在此基础上提出了一种基于两者的混合模型，该混合模型通过BP网络优秀的分类甄别能力来弥补HMM在分类方面的不足，而通过HMM强大的时域建模能力来弥补BP网络建模能力弱的问题，因此该模型具有强大的建模能力、分类性以及适应性强等特点。实验证明，相比传统的HMM以及BP网络模型，该混和模型在精确度和召回率上有了10％-15％的提高。
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