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基于HMM和小波神經網絡混合模型的Web信息抽取_李少天
隱馬爾科夫模型(HMM)是一種描述隨機過程統計特性的概 率模型,有強大的動態時序建模能力。但 HMM 本身有一些缺點, 如分類決策能力弱,需要先驗知識等,而且其自適應性,魯棒性都 不夠理想。人工神經網絡(ANN)有很好的分類決策能力、自適應 性及魯棒性,并已得到廣泛應用。因此,充分利用二者各自的優 點,建立一個 HMM 和 ANN 的混合模型,可以進一步提高信息抽 取的精準度。 通過小波分析理論來指導初始化和參數選取的神經網絡, 稱為小波神經網絡(WNN)。相對于 ANN,WNN 可以使網絡具有 較簡單的拓撲結構和較快的收斂速度。而且,小波基函數及整個 網絡結構的確定有可靠的理論依據,避免了網絡設計的盲目性。 本文提出一種 WNN 與 HMM 相結合的混合模型,并用于信息抽 取。混合模型將建立三種不同的 WNN:訓練階段通過 WNN(記 為 WNN)計算 HMM 的觀察概率密度;信息抽取階段根據網頁節 點的特征值,利用 WNN(記為 WNN)從已建立的 HMM 集合中調 用相應的 HMM;對于 HMM 無法準確抽取的重要信息,將該節點 及其上下文節點的特征值輸入到 WNN(記為 WNN),利用 WNN 做輔助判別。
隱馬爾科夫模型(HMM)是一種描述隨機過程統計特性的概 率模型,有強大的動態時序建模能力。但 HMM 本身有一些缺點, 如分類決策能力弱,需要先驗知識等,而且其自適應性,魯棒性都 不夠理想。人工神經網絡(ANN)有很好的分類決策能力、自適應 性及魯棒性,并已得到廣泛應用。因此,充分利用二者各自的優 點,建立一個 HMM 和 ANN 的混合模型,可以進一步提高信息抽 取的精準度。 通過小波分析理論來指導初始化和參數選取的神經網絡, 稱為小波神經網絡(WNN)。相對于 ANN,WNN 可以使網絡具有 較簡單的拓撲結構和較快的收斂速度。而且,小波基函數及整個 網絡結構的確定有可靠的理論依據,避免了網絡設計的盲目性。 本文提出一種 WNN 與 HMM 相結合的混合模型,并用于信息抽 取。混合模型將建立三種不同的 WNN:訓練階段通過 WNN(記 為 WNN)計算 HMM 的觀察概率密度;信息抽取階段根據網頁節 點的特征值,利用 WNN(記為 WNN)從已建立的 HMM 集合中調 用相應的 HMM;對于 HMM 無法準確抽取的重要信息,將該節點 及其上下文節點的特征值輸入到 WNN(記為 WNN),利用 WNN 做輔助判別。
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