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發(fā)視頻基于農(nóng)業(yè)本體與CRF相結(jié)合的涉農(nóng)商品名稱抽取與類別標(biāo)注
2017-12-07 |
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資料介紹
傳統(tǒng)的基于條件隨機(jī)場（CRF）的信息抽取方法在進(jìn)行涉農(nóng)商品名稱抽取與類別標(biāo)注時，需要大量的訓(xùn)練語料，標(biāo)注工作量大，且抽取精度不高。為解決該問題，提出了一種基于農(nóng)業(yè)本體與CRF相結(jié)合的涉農(nóng)商品名稱抽取與類別標(biāo)注方法，將涉農(nóng)商品名稱的自動抽取與分類看作序列標(biāo)注的任務(wù)。首先是原始數(shù)據(jù)的分詞處理和詞、詞性、地理屬性、本體概念特征選擇；然后，采用改進(jìn)的擬牛頓算法訓(xùn)練CRF模型參數(shù)，用維特比算法實(shí)現(xiàn)解碼，共完成4組對比實(shí)驗，識別出7種類別，并將CRF和隱馬爾可夫模型（HMM）、最大熵馬爾可夫模型（MEMM）通過實(shí)驗進(jìn)行比較；最后，將CRF應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品供求趨勢分析。結(jié)合合適的特征模板，本體概念的加入使CRF開放測試的總體準(zhǔn)確率提高10. 20%，召回率提高59. 78%，F(xiàn)值提高37. 17%，證明了本體與CRF結(jié)合方法在涉農(nóng)商品名稱和類別抽取中的可行性和有效性，可以促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品供求對接。
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