論文閱讀《Named Entity Recognition using an HMM-based Chunk Tagger》

Motivation： 命名實體識別（NER）是識別文本中基於特定意義的實體，例如人名、地名、機構名等。因爲命名實體是信息抽取的關鍵步驟，而目前大多數的方法都是人爲構造特徵例如構造正則表達式。這種基於規則的NER方法只能用於某一種特定語言，其魯棒性和遷移性較差。因此本文提出一種基於HMM的機器學習方法實現命名實體識別。   核心思想： 隱馬爾可夫模型經常用於標註問題，這時狀態對應着標記，標註問題是

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