本文選題：特征知識 + 條件隨機(jī)場模型�。� 參考：《數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)》2017年03期

【摘要】：【目的】從大規(guī)模食品安全事件當(dāng)中抽取食品安全事件實(shí)體�！痉椒ā炕谝寻l(fā)生的食品安全事件,結(jié)合情報學(xué)數(shù)據(jù)獲取、標(biāo)注和組織的方法,融合食品安全事件實(shí)體的多種分布特征知識,通過條件隨機(jī)場模型,構(gòu)建食品安全事件語料并從中抽取相應(yīng)的實(shí)體�！揪窒蕖吭谑称钒踩录䦟�(shí)體抽取過程中所制定的特征模板在領(lǐng)域化遷移上具有一定的局限性�！窘Y(jié)果】在已有1 500萬字經(jīng)過標(biāo)注的食品安全事件語料的規(guī)模上,通過統(tǒng)計食品安全事件實(shí)體的內(nèi)部和外部特征,基于條件隨機(jī)場機(jī)器學(xué)習(xí)模型,構(gòu)建了食品安全實(shí)體的抽取模型,該模型最高的F值達(dá)到91.94%。【結(jié)論】通過對食品安全事件實(shí)體抽取結(jié)果的分析,在食品這一領(lǐng)域化的語料上,基于條件隨機(jī)場進(jìn)行實(shí)體抽取是可行的。
[Abstract]:[objective] to extract food safety event entities from large-scale food safety events. [methods] based on the food safety events that have occurred, the method of obtaining, labeling and organizing information science data is used. Integrating multiple distribution features of food safety event entities, using conditional random field model, To construct the food safety event corpus and extract the corresponding entity from it. [results] the feature template developed in the process of food safety event entity extraction has some limitations in domain migration. 1 5 million words annotated on the scale of food safety event corpus, Based on the internal and external characteristics of food safety event entities, the extraction model of food safety entities is constructed based on conditional random field machine learning model. The maximum F value of this model is 91.94. [conclusion] based on the analysis of the results of entity extraction of food safety events, it is feasible to extract entities based on conditional random field in the field of food.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)領(lǐng)域知識關(guān)聯(lián)研究中心;
【基金】：2011湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心項(xiàng)目“面向應(yīng)急推演平臺的海量突發(fā)事件知識庫與模型庫構(gòu)建研究”(編號:JD20150101) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于CSSCI的句法級漢英平行語料庫構(gòu)建及知識挖掘研究”(項(xiàng)目編號:71303120) 地震科技星火計劃項(xiàng)目“面向地震應(yīng)急的空間智能決策方法研究”(項(xiàng)目編號:HX15019)的研究成果之一
【分類號】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1817362