Web中文信息抽取中命名实体辨认的研究及利用

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Web中文信息抽取中命名实体辨认的研究及利用

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毕业论文范文题目：Web中文信息抽取中命名实体辨认的研究及利用，论文范文关键词：Web中文信息抽取中命名实体辨认的研究及利用
Web中文信息抽取中命名实体辨认的研究及利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着信息产业的始终发展,网络已经成为人们工作生活中不可缺乏的重要工具。Web也随之成为人类获取信息的重要来源。Web中的数据正以每天新增一百万个页面的速度增加。到目前为止,页面的数量已经超过10亿。面对海量的、非构造化的文本信息、如何疾速有效地获得咱们所须要的在信息成为当（文章此处忽略..）前信息处理的热点问题。信息检索(IR,InformationRetrieval)跟信息抽取(IE,InformationExtraction)的技巧研究恰是为懂得决这一问题。信息抽取的任务是把文本里包含的信息进行构造化处理,把非构造化及半构造化的信息变成类似表格一样构造化的组（略..）织情势,以便人们可能像查问数据库一样获取自己须要的信息。在实现信息抽取过程中,命名实体辨认是一项存在关键作用的技巧。命名实体(NamedEntity,NE)辨认是指辨认出文本中特定的实体。它在信息抽取、文本分类、信息检索跟主动问答等多种天然语言处理技巧中起着至关重要的作用（文章此处忽略..）,是这些技巧实现的基本。本文重要以从若干有关名人传记的网页中抽取名人的姓名、籍贯以及与他们有关的机构名为例,研究了中文信息抽取中人名、地名跟机构名的辨认方法及其利用。本文重要采取基于规矩跟统计相结合的方法进行命名实体辨认。同时指出传统的隐马尔科夫统计模型割裂了词与词之（文章此处忽略..）间的关联,忽视了高低文对当前词的影响这一局限性,通过改进的隐马尔科夫模型进步了地名实体辨认的正确率跟召回率。同时,在利用隐马尔科夫统计模型进行机构名实体辨认的基本上,通过构建一元模型来辨认那些缩写的以及不标记词的机构名。实验证明获得了更好的辨认后果。

以上为本篇毕业论文范文Web中文信息抽取中命名实体辨认的研究及利用的介绍部分。

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