检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李超 200331 上海市普陀区真北路788号507室

本发明实施例公开了一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备。本发明实施例通过至少一个处理器生成标签组合，其中，所述标签组合包括多个标签，所述标签用于标识地址关键词类型；所述至少一个处理器获取多个所述地址关键词... 详细信息

标准号: CN111581311A

本发明实施例公开了一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备。本发明实施例通过至少一个处理器生成标签组合，其中，所述标签组合包括多个标签，所述标签用于标识地址关键词类型；所述至少一个处理器获取多个所述地址关键词；所述至少一个处理器根据所述标签组合以及多个所述地址关键词，按照所述标签组合生成携带标签标注的多个地址信息；所述至少一个处理器将所述携带标签标注的多个地址信息保存至数据库；所述至少一个处理器根据所述数据库训练条件随机域模型。通过上述方法，可以准确的确定出数据库中包括的多个地址信息所携带标签，进而提高训练出的条件随机域模型的准确性。

关键词：处理器标签组合条件随机域模型标签标注地址信息标签携带数据库地址信息保存可读存储介质数据库训练标识地址电子设备数据处理

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CRFs融合语义信息的英语功能名词短语识别

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中文信息学报 2016年第6期30卷 59-66页

作者：马建军裴家欢黄德根大连理工大学外国语学院辽宁大连116024 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连116024

名词短语识别在句法分析中有着重要的作用,而英汉机器翻译的瓶颈之一就是名词短语的歧义消解问题。研究英语功能名词短语的自动识别,则将名词短语的结构消歧问题转化成名词短语的识别问题。基于名词短语在小句中的语法功能来确定名词短... 详细信息

名词短语识别在句法分析中有着重要的作用,而英汉机器翻译的瓶颈之一就是名词短语的歧义消解问题。研究英语功能名词短语的自动识别,则将名词短语的结构消歧问题转化成名词短语的识别问题。基于名词短语在小句中的语法功能来确定名词短语的边界,选择商务领域语料,采用了细化词性标注集和条件随机域模型结合语义信息的方法,识别了名词短语的边界和句法功能。在预处理基于宾州树库细化了词性标注集,条件随机域模型中加入语义特征主要用来识别状语类的名词短语。实验结果表明,结合金标准词性实验的F值达到了89.04%,改进词性标注集有助于提高名词短语的识别,比使用宾州树库标注集提高了2.21%。将功能名词短语识别信息应用到NiuTrans统计机器翻译系统,英汉翻译质量略有提高。

关键词：功能名词短语名词短语识别条件随机域模型语义信息

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基于条件随机域模型的中文实体关系抽取

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计算机工程 2010年第24期36卷 192-194页

作者：周晶南京高等职业技术学校计算机管理系南京210019

针对信息抽取领域中存在的抽取结果难以满足需要的问题,给出基于条件随机域模型的方法,以解决组块标注和实体关系抽取问题。通过定义中文组块和实体关系的标注方式,选择比较通用的《人民日报》语料,训练出效率较高的二阶模板来抽取文本... 详细信息

针对信息抽取领域中存在的抽取结果难以满足需要的问题,给出基于条件随机域模型的方法,以解决组块标注和实体关系抽取问题。通过定义中文组块和实体关系的标注方式,选择比较通用的《人民日报》语料,训练出效率较高的二阶模板来抽取文本中的实体关系。实验结果表明,该方法可以获得更好的抽取效果。

关键词：信息抽取组块标注实体关系抽取条件随机域模型

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CRFs融合语义信息的英语功能名词短语识别

CRFs融合语义信息的英语功能名词短语识别

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第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD-2016)

作者：马建军裴家欢黄德根大连理工大学外国语学院辽宁大连 116024 大连理工大学计算机科学与技术学院辽宁大连 116024

名词短语识别在句法分析中有着重要的作用,而英汉机器翻译的瓶颈之一就是名词短语的歧义消解问题.研究英语功能名词短语的自动识别,则将名词短语的结构消歧问题转化成名词短语的识别问题.基于名词短语在小句中的语法功能来确定名词短语... 详细信息

名词短语识别在句法分析中有着重要的作用,而英汉机器翻译的瓶颈之一就是名词短语的歧义消解问题.研究英语功能名词短语的自动识别,则将名词短语的结构消歧问题转化成名词短语的识别问题.基于名词短语在小句中的语法功能来确定名词短语的边界,选择商务领域语料,采用了细化词性标注集和条件随机域模型结合语义信息的方法,识别了名词短语的边界和句法功能.在预处理基于宾州树库细化了词性标注集,条件随机域模型中加入语义特征主要用来识别状语类的名词短语.实验结果表明,结合金标准词性实验的F值达到了89.04％,改进词性标注集有助于提高名词短语的识别,比使用宾州树库标注集提高了2.21％.将功能名词短语识别信息应用到NiuTrans统计机器翻译系统,英汉翻译质量略有提高.

关键词：英语功能名词短语自动识别条件随机域模型语义信息

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基于多层协同纠错的中文层次句法分析

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中文信息学报 2014年第4期28卷 29-36页

作者：蒋志鹏关毅董喜双哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

层次句法分析是一种简单快速的完全句法分析方法,该方法将句法分析分解为词性标注、组块分析和构建句法树三个阶段。该文将其中的组块分析细分为基本块分析和复杂块分析,利用条件随机域模型代替最大熵模型进行序列化标注。由于层次句分... 详细信息

层次句法分析是一种简单快速的完全句法分析方法,该方法将句法分析分解为词性标注、组块分析和构建句法树三个阶段。该文将其中的组块分析细分为基本块分析和复杂块分析,利用条件随机域模型代替最大熵模型进行序列化标注。由于层次句分析中错误累积问题尤为严重,该文提出了一种简单可行的错误预判及协同纠错算法,跟踪本层预判的错误标注结果进入下一层,利用两层预测分数相结合的方式协同纠错。实验结果表明,加入纠错方法后,层次句法分析在保证解析速度的同时,获得了与主流中文句法分析器相当的解析精度。

关键词：层次句法分析条件随机域模型组块分析多层协同纠错

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藏语句法功能组块的边界识别

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中文信息学报 2013年第6期27卷 165-168页

作者：李琳龙从军江荻中国社会科学院研究生院北京102488 中国社会科学院民族学与人类学研究所北京100081 中央民族大学民族语言监测分中心北京100081

藏语句法功能组块能够很好地描述藏语句子的基本骨架,是连接句法结构与语义描述的重要桥梁。根据藏语句法特点,该文作者提出五种句法功能组块及功能组块边界识别策略。首先描述了藏语句法功能组块的基本特点和标注体系,然后在此基础上... 详细信息

藏语句法功能组块能够很好地描述藏语句子的基本骨架,是连接句法结构与语义描述的重要桥梁。根据藏语句法特点,该文作者提出五种句法功能组块及功能组块边界识别策略。首先描述了藏语句法功能组块的基本特点和标注体系,然后在此基础上提出了一种基于条件随机域(CRFs)模型的功能组块边界识别算法。小规模训练语料的实验结果表明,该方法可以有效的识别出功能组块边界,值得进一步研究。

关键词：藏语句法功能组块组块边界识别条件随机域模型

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基于条件随机域模型的文本信息提取

基于条件随机域模型的文本信息提取

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作者：周晶南京工业大学

学位级别：硕士

信息抽取是指从海量的文档集合中抽取需要信息的自然语言处理技术，是自然语言处理领域中非常重要的子领域，是近十几年发展起来的新领域。它的前身是文本理解，是一种浅层的文本理解技术。文本信息抽取主要研究命名实体识别、实体关系... 详细信息

信息抽取是指从海量的文档集合中抽取需要信息的自然语言处理技术，是自然语言处理领域中非常重要的子领域，是近十几年发展起来的新领域。它的前身是文本理解，是一种浅层的文本理解技术。文本信息抽取主要研究命名实体识别、实体关系抽取、指代消解和事件探测四个方面。本文介绍了信息抽取技术的发展历史和研究现状，分析了几种常用的统计语言模型的优缺点，给出基于条件随机域CRFs模型以解决组块标注、命名实体识别和实体关系抽取的问题。\n 论文首先归纳了信息抽取中常用的四种统计语言模型，对这四种统计语言模型的数学原理进行了分析和阐述，比较了它们的拓扑结构图。在此基础上，给出基于条件随机域CRFs模型解决文本信息抽取问题的方案。条件随机域CRFs模型是一个无向图模型，该模型不需要马尔可夫假设即可求出整个标记序列出现的概率，能更好地拟合真实世界的数据，被广泛用于自然语言处理的研究领域。同时讨论了适合CRFs统计模型的参数估计L-BFGS算法和序列标注Viterbi算法。\n 其次论文根据该课题要求给出了组块分析和组块标注的概念，阐述了组块的定义分类以及组块标注问题的研究现状。在分析了五种组块标注方法后，决定采用IOB2形式标注实验语料中的组块，选用条件随机域CRFs模型解决组块标注问题。\n 论文的第三个方面聚焦于实体识别和实体关系抽取工作，主要关注中文实体关系抽取问题，同时把关系任务领域细化到某一种关系抽取，即ACE2006定义中的第一大类型Physical下的两种子类型关系的抽取。\n 基于以上相关的理论分析，本文设计和实现了三个实验，即基于CRFs统计模型的组块标注实验、实体信息抽取实验和实体关系抽取实验，三个实验的数据结果充分说明采用的CRFs模型较为适合解决文本信息抽取中的一些实际问题。\n 论文最后根据实验结果分析，实现了一个文本信息抽取的原型系统CTIEC，该原型系统包括文本预处理模块、命名实体识别模块、句法分析模块、组块标注模块和实体关系抽取模块。

关键词：条件随机域模型文本信息提取统计语言模型参数估计序列标注组块标注

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基于条件随机域模型的中文语音识别研究

基于条件随机域模型的中文语音识别研究

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作者：杨义哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

语音识别技术简单地说，就是让计算机能听懂人说话，将人说的话转换成计算机文本的一项技术。这将大大提高人们的效率，有着巨大的理论意义和实用价值。语音识别系统的关键在于如何定义声学模型和语言模型。声学模型的目标是提供一种有... 详细信息

语音识别技术简单地说，就是让计算机能听懂人说话，将人说的话转换成计算机文本的一项技术。这将大大提高人们的效率，有着巨大的理论意义和实用价值。语音识别系统的关键在于如何定义声学模型和语言模型。声学模型的目标是提供一种有效的方法，计算语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。\n 虽然现在成熟的语音识别系统基本都是使用隐马尔可夫模型作为声学模型的，但是它有不可避免的缺陷，最重要的它需要假设观察序列的独立性。有人尝试利用多重马尔可夫，增加帧间相关性等技术来避免，但是效果并不明显。本文提出基于条件随机域模型的中文语音识别。条件随机域模型是一种基于统计的无向图判别式模型。它能很好的解决分段标注问题，近年来被广泛的应用到自然语言处理，生物等领域。条件随机域模型不需要观察序列独立性假设。它定义了给定观察序列，整个标注序列的联合概率分布，而不是为每一个状态都定义一个概率分布，能够很好的模拟语音识别的过程。而且识别时可以消除贝叶斯决策误差。\n 条件随机域模型作为一种统计和规则相结合的模型，允许特征非独立，允许定义各种不同形式的特征，然后选择有效的特征。在实验中定义了十种特征模板，每种特征模板按照特征产生的方式产生特征。在定义特征模板时考虑到特征数量的大小限制，长距离依赖的窗口大小不超过2。定义边特征时，只有相邻的顶点之间有边相连接，限制为线性条件随机域结构。通过不同类型特征的组合找到有效的适合语音识别的特征组合。条件随机域模型的训练是一项非常耗时的工作，需要迭代上百次才能达到收敛。每次迭代时都需要计算梯度，在没有惩罚项时，梯度的值为特征在经验分布下的期望与模型分布下的期望之差。本文分析了模型学习算法的复杂度并比较了几种学习算法的收敛速度。\n 条件随机域模型解码算法采用Viterbi算法，它可以搜索每个语音帧的最可能的标记，标记一般对应着相应的音节，把这些标记的序列转换成音节的序列，这样就达到了语音识别的目的。在系统中加入长距离依赖特征和与时间相关特征，系统识别率能达到68.22%。

关键词：条件随机域模型中文语音识别收敛速度序列转换

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条件随机域模型在中文语音识别中的应用

条件随机域模型在中文语音识别中的应用

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作者：余衍炳哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

语音识别即计算机自动语音识别，简单地说，就是让计算机能听懂人说话，将人说的话转换成计算机文本的一项技术。随着Internet和电子商务的飞速发展，语音识别技术将为网上会议、商业管理、医药卫生、教育培训等各个领域带来极大的便利... 详细信息

语音识别即计算机自动语音识别，简单地说，就是让计算机能听懂人说话，将人说的话转换成计算机文本的一项技术。随着Internet和电子商务的飞速发展，语音识别技术将为网上会议、商业管理、医药卫生、教育培训等各个领域带来极大的便利。\n 随着近代计算机技术的飞速发展，孤立词语音识别系统已经取得了较高的识别准确率，非特定人、大词表、连续语音识别技术成为当前的研究热点。本论文通过条件随机域的方法，对连续语音识别系统中声学模型和语言模型进行了研究。\n 语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。在传统的基于HMM模型的语音识别系统中，声学层主要通过HMM进行建模，辅助一些其他的训练优化准则，例如：最小分类误差和最大互信息准则。语言模型主要分为基于规则的语言模型和基于统计的语言模型。其中，N-gram简单有效，被广泛使用。尽管基于HMM框架的语音识别技术对现代语音识别做出了巨大的贡献，但HMM模型本身存在着一些固有的局限性：一阶假设、独立性假设、训练准则导致声学模型之间可分离度差等，这些局限性限制了经典HMM在语音识别系统中的实际应用。\n 条件随机域模型作为一种统计和规则相结合的模型，允许特征非独立，允许增加各种不同形式的特征，并且有效地解决了标注偏置问题，其能够很好的弥补HMM模型的缺陷，因此本文首次将条件随机域的方法用到中文语音识别当中，利用条件随机域的方法分别建立声学模型和语言模型，并对得到的实验结果进行了分析。

关键词：条件随机域模型中文语音识别声学模型音节概率 HMM框架

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基于分词提取重复串的未登录词遗漏量化模型

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中文信息学报 2011年第2期25卷 122-128页

作者：张海军史树敏丁溪源黄河燕中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽合肥230027 中国科学院计算机语言信息工程研究中心北京100097 北京理工大学计算机科学与技术学院北京100081

基于重复串构造候选词集合是未登录词识别(UWI)的重要方法,目前有两种策略用于重复串提取:基于字符和基于分词。该文针对这两种策略实施了大量对比研究,并提出了基于分词提取重复串的未登录词遗漏量化模型,用以评估未登录词漏召问题。... 详细信息

基于重复串构造候选词集合是未登录词识别(UWI)的重要方法,目前有两种策略用于重复串提取:基于字符和基于分词。该文针对这两种策略实施了大量对比研究,并提出了基于分词提取重复串的未登录词遗漏量化模型,用以评估未登录词漏召问题。分析表明,该量化模型与实验数据之间具有良好的交互验证关系。根据对量化模型的讨论,该文得出了应用不同策略进行未登录词识别的可靠结论,该结论对后续研究具有一定的参考价值。

关键词：未登录词识别重复串条件随机域模型中文分词

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