标签： machine-learning
我正在尝试使用HMM进行命名实体识别，但后来我发现包含实体的大多数句子都是非常有条理的。例如： 今天Apple的价格是多少？相反，教导模型学习句子中的每个单词，我可以教它学习句子的结构吗？就像“What's”或“What is”之后的每个词都应该是一种水果的名字？
谢谢！
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您可以使用n-grams之类的简单内容开始探索该结构，或尝试使用grammar induction等更丰富的内容。
答案 1 :(得分：0)
不使用HMM，而是考虑使用条件随机字段。它们与HMM非常相似，但是具有辨别力的版本（在Ng和Jordan的术语中，HMM和线性链CRF形成生成/判别对）。
这样做的好处是，您可以定义单词观察的特征，即当前单词的POS标记，前一个单词的POS标记等，而不对这些特征做出独立假设。这将允许您将结构和词汇功能合并到同一决策框架中。
编辑：Here's原始论文。 Here's一个非常全面的教程。