[1]韩普 姜杰.HMM在自然语言处理领域中的应用研究[J].计算机技术与发展,2010,(02):245-248.
　HAN Pu,JIANG Jie.Application and Research of Hidden Markov Model in Natural Language Processing Domain[J].,2010,(02):245-248.
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HMM在自然语言处理领域中的应用研究()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年02期
页码:
245-248
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Application and Research of Hidden Markov Model in Natural Language Processing Domain
文章编号:
1673-629X（2010）02-0245-04
作者:
韩普 姜杰
南京师范大学教育科学学院
Author(s):
HAN Pu; JIANG Jie
College of Education Science, Nanjing Normal Universtiy
关键词:
隐马尔可夫模型; 信息抽取; 词性标注; 命名实体
Keywords:
hidden Markov model;  information extraction ;  post - of - speech tagging;  named entity
分类号:
TP391
文献标志码:
A
摘要:
隐马尔可夫模型（HMM）是一种强大的统计学机器学习技术，该模型已经成功地应用于连续语音识别、在线手写识别，在生物学信息中也得到了广泛的应用。由于该模型的强大的学习能力，在自然语言处理领域逐渐得到了应用。对隐马尔可夫模型在词性标注、命名实体识别、信息抽取应用中的关键问题进行了分析。着重分析了在信息抽取时使用隐马尔可夫模型的重点和难点问题，期望让更多的研究人员进一步认识和了解HMM。最后分析了隐马尔可夫模型在应用中的不足之处和改进研究。
Abstract:
Hidden Markov model is a kind of powerful statistical machine learning technology , which has been successfully applied in continuous speech recognition and online character recognition. It has also been widely used in biology information. Because of this

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（60873175）韩普（1983-），男，山东人，硕士，研究方向为信息抽取、自然语言处理。
更新日期/Last Update: 1900-01-01