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基于遗传算法的隐马尔可夫模型在名词短语识别中的应用研究
引用本文:李荣,郑家恒,郭梅英.基于遗传算法的隐马尔可夫模型在名词短语识别中的应用研究[J].计算机科学,2009,36(10):244-246.
作者姓名:李荣  郑家恒  郭梅英
作者单位:1. 忻州师范学院计算机系,忻州,034000
2. 山西大学计算机与信息技术学院,太原,030006
基金项目:国家自然科学基金(60775041);;山西省忻州师范学院科研基金(200623)资助
摘    要:为了进一步提高名词短语的识别精度,针对遗传算法和隐马尔可夫模型各自的特点,提出一种基于遗传算法的隐马尔可夫模型识别方法。该方法是在高准确率词性标注的基础上实现的。在训练阶段,用遗传算法获取HMM参数;识别阶段先用一种改进的Viterbi算法进行动态规划,识别同层名词短语,然后用逐层扫描算法和改进Viterbi算法相结合来识别嵌套名词短语。实验结果表明,此联合算法达到了94.78%的准确率和94.29%的召回率,充分融合了遗传算法和隐马尔可夫模型的优点,证明它较单一的隐马尔可夫模型识别法具有更好的识别效果。

关 键 词:短语识别  遗传算法  隐马尔可夫模型  Viterbi算法  层次分析  
收稿时间:2008/11/11 0:00:00
修稿时间:2/2/2009 12:00:00 AM

Application Study of Hidden Markov Model Based on Genetic Algorithm in Noun Phrase Identification
LI Rong,ZHENG Jia-heng,GUO Mei-ying.Application Study of Hidden Markov Model Based on Genetic Algorithm in Noun Phrase Identification[J].Computer Science,2009,36(10):244-246.
Authors:LI Rong  ZHENG Jia-heng  GUO Mei-ying
Affiliation:Computer Department;Xinzhou Teachers' College;Xinzhou 034000;China;School of Computer and Information Technology;Shanxi University;Taiyuan 030006;China
Abstract:To increase further the accuracy of noun phrase(NP)identification and utilize features of the genetic algorithm(GA)and the hidden markov model(HMM),a novel HMM identification method based on GA was proposed.The method was based on a high-performance POS(parts of speech)tagging.During the training phase,model parameters were gained by the genetic algorithm.And during the identifying phase,an improved Viterbi algorithm for dynamic programming was first presented to identify the same hierarchy noun phrase,then...
Keywords:Phrase recognition  Genetic algorithm  Hidden markov model  Viterbi algorithm  Hierarchical analysis  
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