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基于改进SVM和HMM的文本信息抽取算法
作者单位:
;1.武警工程大学信息工程系
摘 要:
传统的文本信息抽取算法通常基于词典、规则或其他模型实现,但由于词典建立困难、规则设定模糊或模型结构单一等原因,信息抽取的准确性通常较低。针对传统的文本信息抽取算法存在的多种不足,提出一种基于混合模型的文本信息抽取算法。该算法融合了多种信息抽取方法,引入支持向量机对信息进行分类,利用S型函数拟合调整模型参数,并采用数据平滑技术优化模型概率空间。实验结果表明,与传统的文本信息抽取算法相比,该算法信息抽取的精确度和召回率明显提高,具有较好的可行性。
关 键 词:
信息抽取
支持向量机
隐马尔可夫模型
机器学习
TEXT INFORMATION EXTRACTION ALGORITHM BASED ON IMPROVED SVM AND HMM
Abstract:
Keywords:
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