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2011年
11期
163-165
,共3页
潘国巍%吉久明%李楠%郑荣廷
潘國巍%吉久明%李楠%鄭榮廷
반국외%길구명%리남%정영정
中文化学物质名称%务件随机场%支持向量机%识别效果%识别效率
中文化學物質名稱%務件隨機場%支持嚮量機%識彆效果%識彆效率
중문화학물질명칭%무건수궤장%지지향량궤%식별효과%식별효솔
与基于词典和基于规则的识别方法相比,统计机器学习方法更加适合被应用到命名实体的识别工作中来.本文主要在中文化学物质名称的识别工作中,考察两类统计机器学习模型识别效果及识别效率的优劣,实验结果表明,在所取训练语料与测试语料相同的情况下,以CRF模型为代表的条件概率模型可以展现出更好的实验性能.
與基于詞典和基于規則的識彆方法相比,統計機器學習方法更加適閤被應用到命名實體的識彆工作中來.本文主要在中文化學物質名稱的識彆工作中,攷察兩類統計機器學習模型識彆效果及識彆效率的優劣,實驗結果錶明,在所取訓練語料與測試語料相同的情況下,以CRF模型為代錶的條件概率模型可以展現齣更好的實驗性能.
여기우사전화기우규칙적식별방법상비,통계궤기학습방법경가괄합피응용도명명실체적식별공작중래.본문주요재중문화학물질명칭적식별공작중,고찰량류통계궤기학습모형식별효과급식별효솔적우렬,실험결과표명,재소취훈련어료여측시어료상동적정황하,이CRF모형위대표적조건개솔모형가이전현출경호적실험성능.
