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基于单字提示特征的中文命名实体识别快速算法 总被引:2,自引:1,他引:2
近年来条件随机场(CRF)模型在自然语言处理中的应用越来越广泛。标准的线性链(Linear-chain)模型一般采用L-BFGS参数估计方法,收敛速度慢。本文在分析模型复杂度的基础上提出了一种改进的快速CRF算法。该算法通过引入小规模单字特征降低特征的规模,并通过在推理过程中引入任务相关的人工知识压缩Viterbi和Baum-Welch格搜索空间,提高了训练的速度。在中文863命名实体识别评测语料和SIGHAN06语料集上进行的实验表明,该算法在不影响中文命名实体识别精度的同时,有效地降低了模型的训练代价。 相似文献
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冯元勇 《计算技术与自动化》2000,19(3):96-99
本文在分析传统流量拥塞控制算法机理及特点的基础上,提出了一种新的流量分配算法,该算法将两节点间链路时延作为线路物理特性、网络流量状况及节点处理能力等网络状态的概括,作为流量分配控制的动态因素,参与加权排队模型。链路状态的发布是在节点空闲时进行的,邻近节点可通过记录最近通信时间间隔(时延)作为衡量线路质量好坏的依据。最后,本文对该算法作了简单的性能分析。 相似文献
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基于核方法的中文实体关系抽取研究 总被引:3,自引:1,他引:3
命名实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题之一。该文探讨了核方法在中文关系抽取上的有效性问题,主要分为三部分研究了在卷积树核中使用不同的语法树对关系抽取性能的影响;通过构造复合核检查了树核与平面核之间的互补效果;改进了最短路径依赖核,将核计算建立在原最短依赖路径的最长公共子序列上,以消除原始最短路径依赖核对依赖路径长度相同的过严要求。因为核方法开始被用于英文关系抽取时,F1值也只有40%左右,而我们在ACE2007标准语料集上的实验结果表明,只使用作用在语法树上的卷积核时,中文关系抽取的F1值达到了35%,可见卷积核方法对中文关系抽取也是有效的,同时实验也表明最短路径依赖核对中文关系抽取效果不明显。 相似文献
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