SVM+BiHMM:基于统计方法的元数据抽取混合模型

提出了一种SVM+BiHMM的混合元数据自动抽取方法.该方法基于SVM(support vector machine)和二元HMM(bigram HMM(hidden Markov model),简称BiHMM)理论.二元HMM模型BiHMM在保持模型结构不变的前提下,通过区分首发概率和状态内部发射概率,修改了HMM发射概率计算模型.在SVM+BiHMM复合模型中,首先根据规则把论文粗分为论文头、正文以及引文部分,然后建立SVM模型把文本块划分为元数据子类,接着采用Sigmoid双弯曲函数把SVM分类结果用于拟合调整BiHMM模型的单词发射概率,最后用复合模型进行元数据抽取.SVM方法有效考虑了块间联系,BiHMM模型充分考虑了单词在状态内部的位置信息,二者的元数据抽取结果得到了很好的互补和修正,实验评测结果表明,SVM+BiHMM算法的抽取效果优于其他方法.

基于隐马尔可夫模型(HMM)的词性标注的应用研究

利用隐马尔可夫模型(HMM)对英语文本进行词性标注,首先介绍了对Viterbi算法的改进和基于HMM模型方法训练机器的步骤,然后通过一系列对比实验,得出两个结论:二元文法模型的“性能价格比”较三元文法模型更令人满意;词性标注集的个数对词性标注的准确率有影响。最后利用上述结论进行了封闭式测试和开放式测试。