計算機類圖書掛名參編主編、副主編

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    摘要：正則表達式作為信息抽取領域中的一種常用方法已經被廣泛應用多年。然而構建高質量并且復雜度較高的正則表達式通常需要耗費大量人工成本,為此,提出一種基于正則表達式狀態轉換的算法來學習復雜正則表達式的構建過程。該算法需要給定輸入初始正則以及正反例樣本,初始正則表達式在經過析取分離與合并交叉兩大類正則表達式狀態轉換之后,得到候選正則表達式集合,利用F值評估候選項的信息抽取效果,通過貪心的啟發式策略選擇一個最優正則表達式作為輸出。在多種數據集上對算法進行測評。實驗表明,該算法性能與準確度均優于常規的機器學習方法。尤其在較小規模訓練集和跨數據集上依然有較好的效果。