基于条件随机域模型的事实信息抽取方法应用

doi:10.11925/infotech.1003-3513.2010.10.10

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探讨一种基于条件随机域的非结构化文本事实信息抽取方法的实际应用,分析模型的参数估计和特征选择方法。在进行信息抽取时,先利用分隔符、特定标识符等格式信息对文本进行分块,在分块的基础上使用条件随机域模型进行指定块的抽取。该方法应用于世界武器装备知识库系统的事实信息抽取模块,经测试,具有良好的准确率和召回率。

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	武帅

关键词 ：信息抽取, 条件随机域, 参数估计, 特征选择

Abstract：

A method based on the Conditional Random Fields (CRFs) is proposed to extract the information of unstructured factual information text, and the method of parameter estimation and feature selection is also anlyzed. During information extraction, the author blocks the text firstly with the help of format information such as separator and special identifier, and then extracts the designated block with Conditional Random Fields. The proposed method is applied in Global Weapon Knowledge Base System (GWKBS), and experiment results show that it has a better precision and recall performance.

Key words： Information extraction Conditional random fields Parameter estimation Feature selection

收稿日期: 2010-03-11

TP311

基金资助:

本文系2010“图书馆信息技术的应用、服务和创新”学术研讨会论文。

引用本文:

武帅. 基于条件随机域模型的事实信息抽取方法应用[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(10): 59-64.
Wu Shuai. Application on Information Extraction from Factual Information Based on Conditional Random Fields Method. New Technology of Library and Information Service, DOI：10.11925/infotech.1003-3513.2010.10.10.

链接本文:

http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2010.10.10

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