【摘 要】
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为了在非规范中文地址中有效的提取行政区划信息,提出了一种基于条件随机场的方法.该方法根据中文地址中行政区划的表达特点和特征,采用判别式概率模型,在观测序列已知的基础
【机 构】
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智能机器人湖北省重点实验室（武汉工程大学）,武汉工程大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家863项目(2013AA12A202);武汉工程大学研究生教育创新基金项目(CX2014090)
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为了在非规范中文地址中有效的提取行政区划信息,提出了一种基于条件随机场的方法.该方法根据中文地址中行政区划的表达特点和特征,采用判别式概率模型,在观测序列已知的基础上对目标序列建模,通过构建语料训练集和建立相应的特征模板,得到行政区划的表达模型,然后使用该模型对测试集进行测试,并与标注好的测试数据进行比对,验证模型的性能.实验表明,与最大熵模型相比,条件随机场模型总的性能指标在其之上,地址信息解析的准确率能达到89.93%.
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