中文信息抽取关键技术：机器学习与应用探索

本篇硕士学位论文《中文信息抽取关键技术研究与实现》由北京邮电大学的杨永贵同学撰写，专注于信号与信息处理专业，其研究背景源自互联网时代海量信息的需求。论文主要探讨了中文信息抽取的关键技术，这是一个重要的自然语言处理领域，旨在从大量非结构化文本中自动化地抽取有用的信息。 首先，作者设计并实现了一种自底向上的有监督机器学习算法，这是一种既能够自动提取规则又能适应跨领域应用的方法。这个算法被应用于财经领域公司人事变动新闻的信息抽取实验系统和移动赛事新闻点播系统，结果显示规则提取算法在这些场景中表现出良好效果，证明了信息抽取与移动终端技术的融合潜力，即“信息抽取+短信息”的智能信息服务模式是可行的。 其次，论文介绍了隐马尔可夫模型在体育赛事新闻文本抽取中的应用。作者将统计方法与规则相结合，设计实验系统，这显著提高了中文信息抽取的性能。对于体育赛事新闻中的命名实体识别，如赛事名称和比赛结果，作者着重研究并通过基于规则的方法实现了高效识别。 此外，论文还探讨了信息抽取在信息内容安全领域的实际应用。针对中文手机垃圾短信过滤问题，作者提出了一种规则和统计相结合的倾向性判断模型。这不仅提升了垃圾短信的过滤效率，还支持了中文短信内容监控实验系统的构建，实验结果显示出该模型的有效性。 论文总结部分，作者对所研究的关键技术进行了全面回顾，包括机器学习、命名实体识别和隐马尔可夫模型等，并对未来的研究方向提出了新的思考，可能涉及更深层次的深度学习模型、跨模态信息抽取以及适应不断变化的网络环境下的实时信息抽取等挑战。 《中文信息抽取关键技术研究与实现》是一篇实用性和理论性兼具的论文，它不仅深入剖析了中文信息抽取的核心技术，也为相关领域的实际应用提供了有价值的解决方案和新的研究视角。