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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(jié)構(gòu)化文檔的文本域中提取數(shù)學表達式的方法。首先，針對傳統(tǒng)HMM的結(jié)構(gòu)缺陷，引入模型觀察值對模型后一時刻狀態(tài)的直接依賴性，并對模型的參數(shù)學習訓練算法進行了改進。在此基礎上，設計了具有新型結(jié)構(gòu)的改進型HMM。針對HMM訓練效果對初始參數(shù)的敏感度較強的問題，引入量子粒子群（QPSO)智能優(yōu)化算法對初始參數(shù)的選擇進行優(yōu)化，并設計了基于QPSO的改進型HMM初始參數(shù)優(yōu)化算法。然后，將改進型HMM應用到非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)學表達式提取中來，給出了針對非結(jié)構(gòu)化文本的HMM模型狀態(tài)構(gòu)建方法，并提出了基于改進型HMM的非結(jié)構(gòu)化文本域數(shù)學表達式提取算法。最后，依據(jù)13423條標準數(shù)學表達式和含有數(shù)學表達式的非結(jié)構(gòu)化文本進行了驗證實驗，實驗結(jié)果證明了改進型HMM和數(shù)學表達式提取算法的有效性和優(yōu)越性，有著較強的現(xiàn)實應用價值。
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