南华大学学报（自然科学版）
南華大學學報（自然科學版）
남화대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF NANHUA UNIVERSITY(SCIENCE AND TECHNOLOGY)
2011年
1期
70-74
,共5页
邹腊梅%龚向坚%肖芳%马淑萍
鄒臘梅%龔嚮堅%肖芳%馬淑萍
추석매%공향견%초방%마숙평
模拟退火算法%隐马尔可夫模型%Web信息抽取
模擬退火算法%隱馬爾可伕模型%Web信息抽取
모의퇴화산법%은마이가부모형%Web신식추취
典型隐马尔可夫模型对初始参数非常敏感,采用随机参数训练隐马尔可夫模型时常陷入局部最优,应用于Web信息抽取时效果不佳.文中提出基于模拟退火算法与隐马尔可夫模型的Web信息抽取算法.通过实验比较选择最佳的模拟退火算法参数,结合Baum-Welch算法优化隐马尔可夫模型并应用于Web信息抽取.实验结果表明新算法在信息抽取的精确率和召回率都有明显的提高.
典型隱馬爾可伕模型對初始參數非常敏感,採用隨機參數訓練隱馬爾可伕模型時常陷入跼部最優,應用于Web信息抽取時效果不佳.文中提齣基于模擬退火算法與隱馬爾可伕模型的Web信息抽取算法.通過實驗比較選擇最佳的模擬退火算法參數,結閤Baum-Welch算法優化隱馬爾可伕模型併應用于Web信息抽取.實驗結果錶明新算法在信息抽取的精確率和召迴率都有明顯的提高.
전형은마이가부모형대초시삼수비상민감,채용수궤삼수훈련은마이가부모형시상함입국부최우,응용우Web신식추취시효과불가.문중제출기우모의퇴화산법여은마이가부모형적Web신식추취산법.통과실험비교선택최가적모의퇴화산법삼수,결합Baum-Welch산법우화은마이가부모형병응용우Web신식추취.실험결과표명신산법재신식추취적정학솔화소회솔도유명현적제고.
