该方法采用条件随机场(Conditional Random Fields, CRFs)作为机器学习模型，在得到机器学习结果后利用领域 规则和相似度计算方法得到最终的业务名称。
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大连理工大学硕士学位论文 2条件随机域（CRFs）模型 条件随机域（Conditional Random Fields，CRFs）是由JohnLafferty等人于2001年提 出的一个基于统计的序列标记识别模型。
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关键词：命名实体，特征，条件随机场 1条件随机场模型介绍 条件随机场模型（Conditional Random Fields，CRFs）是近年来在序列标注问题中应用的比较多，也是效果最好的一种模型。论文检测，特征。
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首先,利用条件随机场模型(Conditional Random Fields, CRF)在序列标注问题上的优异表现,在低层采用CRF模型进行简单机构名识别能够取得很好的识别效果。
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Conditional Random Fields Model 条件随机场模型
Hidden conditional random fields 隐条件随机场
Introduction to Conditional Random Fields 条件随机场简介
mixed skip-chain conditional random fields 混合跳链条件随机场
Tree Conditional Random Fields 树状条件随机场模型
Chain Conditional Random Fields 链式条件随机场模型
Fully Connected Conditional Random Fields 全连接的条件随机场
conditional random fields crf 条件随机域
Boosted Conditional random fields 增强型条件随机场
This paper mainly focuses on the automatic metadata extraction which based on the conditional random fields.
本文主要对基于条件随机场的元数据自动提取的相关技术进行了研究。
参考来源 - 基于条件随机场的元数据自动提取技术研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
The article introduces the basic principle of CRF (Conditional Random Fields) and USES it to identify the COC.
本文详细介绍了CRF基本原理，并用该模型对有标记联合结构进行了自动识别。
This dissertation also discusses applying Conditional Random Fields to Chinese Chunk Parsing and our future works.
提出了未来关于应用条件随机场构建汉语词法语块分析模型的初步构想。
This paper presents a method for named entity recognition in the tourism domain based on the cascaded conditional random fields.
针对旅游领域，提出了一种基于层叠条件随机场模型的旅游领域命名实体识别方法。
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