摘要:自然语言处理技术是计算机科学领域与
人工智能领域中的一个重要方向,其中信息抽取是近年来新兴起的一个研究领域。由于汉语自身结构松散、语法语义灵活等特点,使得中文文本中信息抽取具有较大的难度。本文提出句法分析和隐马尔科夫模型相结合的事件属性抽取方法,其主要思想是先利用句法分析对中文文本进行分析,将得到的句法结构交给隐马尔科夫模型进行学习得到一个抽取模型,然后再由此模型对中文文本进行抽取。实验表明,该方法具有较高的准确率和召回率。
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