不規(guī)則文本中商品名稱識(shí)別的特征選擇
大小：0.40 MB 人氣： 2017-11-24 需要積分：1
推薦 + 挑錯(cuò) + 收藏(0) + 用戶評(píng)論（0）
標(biāo)簽：識(shí)別(31879)
傳統(tǒng)的命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)多見(jiàn)于人名、地名、機(jī)構(gòu)名這些普通的命名實(shí)體，且大多采用規(guī)則文本進(jìn)行研究。隨著電子商務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)廣告的不斷發(fā)展，如何從用戶的各種不規(guī)則的上下文信息中自動(dòng)識(shí)別出商品名稱這一特殊的命名實(shí)體成為了一個(gè)需要解決的問(wèn)題。為了解決這一問(wèn)題，建立了一個(gè)最大熵模型用于識(shí)別論壇發(fā)帖這種不規(guī)則文本中的商品名稱，并探討了多種特征對(duì)于識(shí)別效果的影響。這些特征不僅包括傳統(tǒng)命名實(shí)體識(shí)別方法中所使用的局部特征和布朗聚類特征，還包括詞的分布式表示這種比較新穎的特征。這些特征按照各種不同的方式進(jìn)行組合作為模型的輸入。在CPRODOI評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，布朗聚類特征能夠有效地提高商品名稱識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。
?
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反對(duì)
(0) 0%
下載地址
不規(guī)則文本中商品名稱識(shí)別的特征選擇下載
相關(guān)電子資料下載
- 語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理的區(qū)別和聯(lián)系 127
- 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式主要分為 129
- 簡(jiǎn)述遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過(guò)程 135
- 智能ai行為分析監(jiān)控 YOLOv5 59
- 視頻監(jiān)控智能識(shí)別 YOLOv8 49
- 智能視頻分析系統(tǒng) YOLOv8 46
- 工廠智能安防監(jiān)控系統(tǒng) opencv 31
- 工廠智能視頻監(jiān)控系統(tǒng) CNN 52
- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的基本原理 130
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積操作 80