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傳統的基于條件隨機場（CRF）的信息抽取方法在進行涉農商品名稱抽取與類別標注時，需要大量的訓練語料，標注工作量大，且抽取精度不高。為解決該問題，提出了一種基于農業本體與CRF相結合的涉農商品名稱抽取與類別標注方法，將涉農商品名稱的自動抽取與分類看作序列標注的任務。首先是原始數據的分詞處理和詞、詞性、地理屬性、本體概念特征選擇；然后，采用改進的擬牛頓算法訓練CRF模型參數，用維特比算法實現解碼，共完成4組對比實驗，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）通過實驗進行比較；最后，將CRF應用于農產品供求趨勢分析。結合合適的特征模板，本體概念的加入使CRF開放測試的總體準確率提高10. 20%，召回率提高59. 78%，F值提高37. 17%，證明了本體與CRF結合方法在涉農商品名稱和類別抽取中的可行性和有效性，可以促進農產品供求對接。
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