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组织机构名等命名实体的识别是信息抽取、机器翻译等任务的重要基础.为了克服识别器训练过程中对标注数据的依赖,本文提出了一种基于主动学习的训练策略,改进了基本的最大熵模型的解码算法和训练过程.实验表明采用主动学习策略的最大熵模型训练算法能够有效减少标注数据的使用.
采用主动学习策略的组织机构名识别
【摘 要】
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组织机构名等命名实体的识别是信息抽取、机器翻译等任务的重要基础.为了克服识别器训练过程中对标注数据的依赖,本文提出了一种基于主动学习的训练策略,改进了基本的最大熵模型的解码算法和训练过程.实验表明采用主动学习策略的最大熵模型训练算法能够有效减少标注数据的使用.
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术系,中国科学院计算机语盲信息工程研究中心
【出 处】
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小型微型计算机系统
【发表日期】
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2006年04期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60878088）资助,国家“八六三”基金项目（2002AAll401）资助.
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