基于隐马尔可夫模型的半结构化文本信息抽取研究  

Research on Semi Structured Text Information Extraction Based on Hidden Markov Models

作　　者：蒲治宇 PU Zhiyu(CNOOC Information Technology Co.,Ltd.,Shenzhen 518000,China)

机构地区：[1]中海油信息科技有限公司,广东深圳518000

出　　处：《数字通信世界》2024年第6期84-85,93,共3页Digital Communication World

摘　　要：随着互联网和信息技术的快速发展,大量的文本数据在互联网上被生成和存储,这些文本数据包含了丰富的信息。然而,大部分文本数据都是半结构化的,即数据的组织结构不完整或不规则,不适合直接进行分析和处理。因此,半结构化文本信息抽取成为了一个重要的研究领域,文章基于隐马尔科夫模型对半结构化文本信息的抽取进行研究。With the rapid development of the Internet and information technology,a large amount of text data is generated and stored on the Internet,which contains rich information.However,most text data is semi-structured,meaning that the organizational structure of the data is incomplete or irregular,making it unsuitable for direct analysis and processing.Therefore,semi-structured text information extraction has become an important research field,and this article studies the extraction of semi-structured text information based on hidden Markov models.

关 键 词：半结构化文本 信息抽取 隐马尔科夫模型 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]