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ofISSN1001—90812017—01．10
Journal
ComputerApplications
CODEN
计算机应用，2017，37(1)：233—238JYIIDUhttp：／／www．joca．cn
文章编号：1001．9081(2017)01-0233．06
本体与条件随机场结合的涉农商品名称抽取与类别标注
黄念娥1’2，黄河r，王儒敬1
(1．中国科学院合肥智能机械研究所，合肥230031；2．中国科学技术大学合肥物质研究院，合肥230027)
(}通信作者电子邮箱hhuang@iim．ac．crl)
摘要：传统的基于条件随机场(CRF)的信息抽取方法在进行涉农商品名称抽取与类别标注时，需要大量的i)iI练
语料，标注工作量大，且抽取精度不高。为解决该问题，提出了一种基于农业本体与CRF相结合的涉农商品名称抽取
与类别标注方法，将涉农商品名称的自动抽取与分类看作序列标注的任务。首先是原始数据的分词处理和词、词性、
地理属性、本体概念特征选择；然后，采用改进的拟牛顿算法训练CRF模型参数，用维特比算法实现解码，共完成4组
对比实验，识别出7种类别，并将CRF和隐马尔可夫模型(HMM)、最大熵马尔可夫模型(MEMM)通过实验进行比较；
最后，将CRF应用于农产品供求趋势分析。结合合适的特征模板，本体概念的加入使CRF开放测试的总体准确率提
行性和有效性，可以促进农产品供求对接。
关键词：条件随机场；农业本体；涉农商品名称；供求趋势；序列标注
中图分类号：TP391．1；TPl8文献标志码：A
nameextractionand
Agriculture-relatedproduct
randomfield
basedonandconditional
categorylabelingontology
HUANGNian’eo2．HUANGHe…。WANG
Rujin91
Anhui23003
(1．InstituteMachines，Chinese1，China；
ofIntelligentAcademyofSciences，Hefei
ScienceandAnhui
InstituteofChina，Hefei230027，China)
2．HefeiofP^”icalScience，UniversityofTechnology
informationextractionmethodbasedonConditionalRandom
Abstract：TraditionalField(CRF)requireslarge-scale
labeledistolabelandtheextractionislowin
corpu
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