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特征值区间的有效划分对CRF识别效果的影响
引用本文:郑荣廷,吉久明,李楠.特征值区间的有效划分对CRF识别效果的影响[J].图书情报工作,2011,55(4):114-118.
作者姓名:郑荣廷  吉久明  李楠
作者单位:华东理工大学图书馆
摘    要:与其他统计机器学习方法相比,条件随机场(CRF)算法更适合应用到命名实体的识别工作中来。在对中文化学物质名称进行识别的研究中,通过实验发现,有效的特征值区间划分能提高CRF的识别效果。另外,对词一级序列标注和字一级序列标注在不同特征值区间划分下的识别效果进行比较。

关 键 词:条件随机场  中文化学物质名称  特征值  区间划分  
收稿时间:2010-09-26

Influence of Effective Eigenvalue Extent Partition on CRF's Performance
Zheng Rongting,Ji Jiuming,Li Nan.Influence of Effective Eigenvalue Extent Partition on CRF's Performance[J].Library and Information Service,2011,55(4):114-118.
Authors:Zheng Rongting  Ji Jiuming  Li Nan
Institution:Library of East China University of Science and Technology,
Abstract:Comparing with other machine learning method,CRF is suitably to be applied to the research on NER(named entity recognition).In the course of recognizing Chinese chemical substance names,the authors find that effective eigenvalue extent partition can distinctly improve the performance of CRF.In addition,the authors also conduct an experiment for comparing the recognition performance labeled on word with that labeled on char under different eigenvalue extent partition.
Keywords:CRF Chinese chemical substance names eigenvalue extent partition
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