HMM驱动的文本结构抽取：提高信息检索与XML文档生成

本文探讨了"基于HMM的文本信息的结构抽取"这一主题，由邹莎莎、王秀坤和刘晨三位作者合作完成，发表在《中国科技论文在线》上。该研究聚焦于信息抽取技术在海量文本处理中的应用，尤其是如何将文本信息转化为结构化的数据。现有的信息提取方法大多侧重于语义内容的提取，忽略了文本元素之间的结构关系，导致提取结果往往呈现扁平化特征。 作者提出的SIEHMM（基于XML文档路径的隐马尔科夫模型）方法创新性地将XML文档的路径信息融入到传统的HMM模型中。通过这种方式，该方法旨在从半结构化或自由文本中自动解析出深层次的结构信息，并生成符合不同DTD（文档类型定义）的XML文档。这种方法的实施不仅能有效地应对网络上信息的存储和结构化检索需求，还能够充分利用XML的灵活性，适应未来网络数据结构日益复杂且动态发展的趋势。 实验结果显示，SIEHMM在准确性与召回率方面表现出色，表明其在实际应用中具有很高的效能。因此，该研究对于提高文本信息处理的效率和质量，以及推动信息抽取技术的发展具有重要意义。关键词包括信息抽取、HMM（隐马尔可夫模型）、文本结构提取和XML，这些关键词突出了研究的核心内容和背景。这项工作为解决大规模文本处理中的结构化问题提供了一种新的可能，对于信息技术领域特别是数据挖掘和自然语言处理的研究者来说是一篇值得深入研究的重要论文。