| HMM在自然语言处理领域中的应用研究 |
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| 引用本文： | 韩普,姜杰. HMM在自然语言处理领域中的应用研究[J]. 微机发展, 2010, 0(2): 245-248,252 |
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| 作者姓名： | 韩普 姜杰 |
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| 作者单位： | 南京师范大学教育科学学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(60873175) |
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| 摘 要： | 隐马尔可夫模型（HMM）是一种强大的统计学机器学习技术，该模型已经成功地应用于连续语音识别、在线手写识别，在生物学信息中也得到了广泛的应用。由于该模型的强大的学习能力，在自然语言处理领域逐渐得到了应用。对隐马尔可夫模型在词性标注、命名实体识别、信息抽取应用中的关键问题进行了分析。着重分析了在信息抽取时使用隐马尔可夫模型的重点和难点问题，期望让更多的研究人员进一步认识和了解HMM。最后分析了隐马尔可夫模型在应用中的不足之处和改进研究。
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| 关 键 词： | 隐马尔可夫模型 信息抽取 词性标注 命名实体 |
Application and Research of Hidden Markov Model in Natural Language Processing Domain |
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| HAN Pu,JIANG Jie. Application and Research of Hidden Markov Model in Natural Language Processing Domain[J]. Microcomputer Development, 2010, 0(2): 245-248,252 |
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| Authors: | HAN Pu JIANG Jie |
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| Affiliation: | HAN Pu,JIANG Jie(College of Education Science,Nanjing Normal Universtiy,Nanjing 210097,China) |
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| Abstract: | Hidden Markov model is a kind of powerful statistical machine learning technology,which has been successfully applied in continuous speech recognition and online character recognition.It has also been widely used in biology information.Because of this model's powerful learning capacity,it is increasingly applied in natural-language processing.Analyze the application of hidden Markov model in part of speech tagging,named entity recognition and information extraction,among which the application of hidden Mark... |
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| Keywords: | hidden Markov model information extraction post-of-speech tagging named entity |
| 本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录！ |
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