| 基于改进遗传退火HMM的Web信息抽取研究 |
| |
| 引用本文： | 李,荣,冯丽萍,王鸿斌.基于改进遗传退火HMM的Web信息抽取研究[J].计算机应用与软件,2014(4):40-44. |
| |
| 作者姓名： | 李 荣 冯丽萍 王鸿斌 |
| |
| 作者单位： | ;1.忻州师范学院计算机科学与技术系 |
| |
| 摘 要： | 为进一步提高Web信息抽取的准确率,针对隐马尔可夫模型HMM(Hidden Markov Model)及混合法在参数寻优上的不足,提出一种改进遗传退火HMM的Web抽取算法。构建一个后向依赖假设的HMM;用改进遗传退火优化HMM参数,将遗传算子和模拟退火SA(simulated annealing)参数改进后,据GA(genetic algorithm)的自适应交叉、变异概率给子群体分类,实现多种群并行搜索和信息交换,以避免早熟,加速收敛;并将SA作为GA算子,加强局部寻优能力;最后,用双序Viterbi解码,与现有HMM优化法相比,实验的综合Fβ=1平均提高了6%,表明改进算法能有效提高抽取准确率和寻优性能。
|
| 关 键 词： | 信息抽取 遗传退火 隐马尔可夫模型 Viterbi算法 |
RESEARCH ON Web INFORMATION EXTRACTION BASED ON IMPROVED GENETIC ANNEALING AND HMM |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
|
