中文信息抽取技术：理论与应用实践

"中文信息抽取关键技术研究与实现，包括有监督机器学习算法、隐马尔科夫模型、命名实体识别及信息内容安全领域的应用" 本文详细探讨了中文信息抽取的关键技术，旨在解决海量电子文档中信息检索和提取的问题。首先，作者设计了一种自底向上的有监督机器学习算法，该算法不仅能够精确地自动提取规则，还能够适应不同领域的移植。通过实现实验系统，如财经领域的公司人事变动新闻信息抽取系统和移动赛事新闻点播系统，证明了规则提取算法的有效性。同时，文章也探索了信息抽取与移动终端技术的融合，展示了“信息抽取+短信息”的智能信息服务模式在实际应用中的可行性。 其次，文章采用隐马尔科夫模型处理体育赛事新闻文本的抽取，设计并实现了实验系统三。通过结合统计方法和规则方法，提高了信息抽取的性能。实验结果显示，这种统计与规则相结合的方式在中文信息抽取中取得了令人满意的结果。 在命名实体识别方面，论文特别关注体育赛事新闻领域，利用基于规则的方法成功识别了赛事名称、比赛结果等关键实体，提升了信息抽取的准确性。 此外，论文还深入研究了信息抽取在信息内容安全领域的应用。对于中文手机垃圾短信过滤任务，提出了一种结合规则和统计的倾向性判断模型，进而设计并实施了中文短信内容监控实验系统，实验效果显著。 最后，作者对全文的研究工作进行了总结，并对未来的研究方向和思路给出了展望。关键词涵盖了信息抽取、机器学习、命名实体识别以及隐马尔科夫模型，强调了这些技术在中文信息处理中的重要性和实用性。