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与其他统计机器学习方法相比,条件随机场(CRF)算法更适合应用到命名实体的识别工作中来。在对中文化学物质名称进行识别的研究中,通过实验发现,有效的特征值区间划分能提高CRF的识别效果。另外,对词一级序列标注和字一级序列标注在不同特征值区间划分下的识别效果进行比较。
特征值区间的有效划分对CRF识别效果的影响
【摘 要】
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与其他统计机器学习方法相比,条件随机场(CRF)算法更适合应用到命名实体的识别工作中来。在对中文化学物质名称进行识别的研究中,通过实验发现,有效的特征值区间划分能提高CRF的识别效果。另外,对词一级序列标注和字一级序列标注在不同特征值区间划分下的识别效果进行比较。
【机 构】
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华东理工大学图书馆,上海,200237
【出 处】
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图书情报工作
【发表日期】
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2011年04期
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