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本文以隱馬爾科夫模型（HMM）為基礎，針對英文文本，提出了一種基于HMM的在非結構化文檔的文本域中提取數學表達式的方法。首先，針對傳統HMM的結構缺陷，引入模型觀察值對模型后一時刻狀態的直接依賴性，并對模型的參數學習訓練算法進行了改進。在此基礎上，設計了具有新型結構的改進型HMM。針對HMM訓練效果對初始參數的敏感度較強的問題，引入量子粒子群（QPSO)智能優化算法對初始參數的選擇進行優化，并設計了基于QPSO的改進型HMM初始參數優化算法。然后，將改進型HMM應用到非結構化文本數學表達式提取中來，給出了針對非結構化文本的HMM模型狀態構建方法，并提出了基于改進型HMM的非結構化文本域數學表達式提取算法。最后，依據13423條標準數學表達式和含有數學表達式的非結構化文本進行了驗證實驗，實驗結果證明了改進型HMM和數學表達式提取算法的有效性和優越性，有著較強的現實應用價值。
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