發(fā)布時間：2017-10-03 06:26

  本文關(guān)鍵詞：基于條件隨機(jī)場的科研論文信息分層抽取研究

  更多相關(guān)文章： 信息抽取 條件隨機(jī)場 科研論文 分層 文本行

【摘要】： 面對信息爆炸而產(chǎn)生的海量文本信息,如何更快速、準(zhǔn)確地從中獲取需要的信息,是人們普遍關(guān)注的問題。文本信息抽取的研究工作,便是在這種需求背景下產(chǎn)生的,旨在提供從海量聯(lián)機(jī)文本信息中快速、準(zhǔn)確獲取有用信息的工具和方法。 通過抽取科研論文信息,不僅可以有效地組織和管理這些論文,提高用戶檢索論文的效率,而且還能夠進(jìn)行大量的統(tǒng)計工作。如論文主題分析及相關(guān)論文統(tǒng)計,對期刊、科研單位、某篇論文或某個學(xué)者進(jìn)行引用分析以及發(fā)現(xiàn)研究熱點和研究趨勢等,所以從科研論文中自動抽取信息有著重要的研究價值。 當(dāng)前,基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的文本信息抽取方法,是一種相對比較新的文本信息抽取模型,取得了很好的效果,被認(rèn)為有著很好的應(yīng)用價值,其中,基于條件隨機(jī)場模型的科研論文信息抽取方法,更是受到了相當(dāng)?shù)年P(guān)注。 在全面分析各種文本信息抽取方法的基礎(chǔ)上,重點研究了利用條件隨機(jī)場對科研論文信息進(jìn)行抽取,發(fā)現(xiàn)其中傳統(tǒng)的單純基于詞或基于塊的抽取方法存在著以下不足:①把抽取的文本對象固定為單詞,或者固定為文本塊,無法根據(jù)抽取對象的不同情況,在恰當(dāng)粒度上靈活地進(jìn)行切分和抽取;②在抽取的過程中,不能夠充分地利用文本所包含的完整的特征信息,以及文本中豐富的上下文信息。這種不足,在處理復(fù)合抽取域文本和大信息量的抽取域文本時,表現(xiàn)得尤為明顯。 因此,在研究國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的研究成果的基礎(chǔ)上,提出了一種基于條件隨機(jī)場的科研論文信息分層抽取方法。首先,根據(jù)版面格式信息,把開頭不為空格的行,與其前面的一個文本行,合并成一個大的文本行,以文本行為基本的抽取單位,從而盡量獲得最完整的特征信息;然后,根據(jù)科研論文信息分層抽取任務(wù)的需要,為條件隨機(jī)場模型制定合適的特征函數(shù);其次,利用分隔符、換行符、行首字符等格式信息,結(jié)合條件隨機(jī)場的部分判定性特征函數(shù),將輸入的文本切分成文本行、塊或單個的詞等恰當(dāng)?shù)膶哟?最后,通過訓(xùn)練獲得模型的參數(shù),并對科研論文進(jìn)行特定文本域的抽取。實驗結(jié)果表明,該方法的抽取性能,優(yōu)于基于詞或者塊的條件隨機(jī)場模型的信息抽取方法。
【關(guān)鍵詞】：信息抽取 條件隨機(jī)場 科研論文 分層 文本行
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 緒論9-11
• 1.1 研究背景及意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述9-10
• 1.3 論文的組織安排10-11
• 2 文本信息抽取11-19
• 2.1 文本信息抽取的含義11-12
• 2.2 文本信息抽取的發(fā)展12-15
• 2.3 文本信息抽取的對象15-16
• 2.4 文本信息抽取系統(tǒng)設(shè)計常用方法16
• 2.5 文本信息抽取的主要模型16-18
• 2.6 本章小結(jié)18-19
• 3 條件隨機(jī)場模型19-27
• 3.1 條件隨機(jī)場的概念19-22
• 3.1.1 條件隨機(jī)場的定義19-20
• 3.1.2 條件隨機(jī)場的數(shù)學(xué)表示20-21
• 3.1.3 特征函數(shù)選擇21
• 3.1.4 矩陣描述和計算21-22
• 3.2 條件隨機(jī)場的參數(shù)估計22-25
• 3.2.1 極大似然估計22-23
• 3.2.2 L-BFGS 算法23-24
• 3.2.3 動態(tài)規(guī)劃24-25
• 3.3 條件隨機(jī)場的標(biāo)注25-26
• 3.4 本章小結(jié)26-27
• 4 基于條件隨機(jī)場模型的科研論文信息分層抽取27-35
• 4.1 基于條件隨機(jī)場的信息抽取方法27
• 4.2 傳統(tǒng)抽取方法的特點與不足27-30
• 4.2.1 基于詞抽取方法的特點27-28
• 4.2.2 基于塊抽取方法的特點28
• 4.2.3 傳統(tǒng)抽取方法的不足28-30
• 4.3 改進(jìn)后的基于條件隨機(jī)場的信息分層抽取方法30-33
• 4.4 本章小結(jié)33-35
• 5 實驗與分析35-48
• 5.1 特征集合35-37
• 5.1.1 文本特征35
• 5.1.2 格式特征35-36
• 5.1.3 外部詞典特征36
• 5.1.4 狀態(tài)轉(zhuǎn)移特征36-37
• 5.2 數(shù)據(jù)集和評測標(biāo)準(zhǔn)37
• 5.2.1 數(shù)據(jù)集37
• 5.2.2 評測標(biāo)準(zhǔn)37
• 5.3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)37-45
• 5.3.1 CRFs 工具37-43
• 5.3.2 系統(tǒng)框架43-44
• 5.3.3 模塊說明44-45
• 5.4 實驗結(jié)果及分析45-47
• 5.5 本章小結(jié)47-48
• 6 結(jié)論與展望48-50
• 6.1 總結(jié)48
• 6.2 進(jìn)一步工作48-50
• 致謝50-51
• 參考文獻(xiàn)51-55
• 附錄55
• A. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文55
• B. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間所參與的科研課題55

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