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基于混合策略的英语基本名词短语识别——边界统计和词性串规则校正相结合的策略
被引量：
2
1
作者
梁颖红
赵铁军
+2 位作者
姚建民
于浩
徐冰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第35期1-3,121,共4页
基本名词短语识别是自然语言处理领域非常重要的子任务。文中总结了一些有代表性的基本名词短语识别方法,并对多种典型英语基本名词短语识别的结果进行了比较和对照,提出并实现了边界统计和词性串校正相结合的英语基本名词短语识别方法...
基本名词短语识别是自然语言处理领域非常重要的子任务。文中总结了一些有代表性的基本名词短语识别方法,并对多种典型英语基本名词短语识别的结果进行了比较和对照,提出并实现了边界统计和词性串校正相结合的英语基本名词短语识别方法。该方法把基本名词短语识别分成主次分明的两部分,边界统计作为主要部分能够正确识别出大部分基本名词短语,词性串规则作为辅助手段在对前者识别出的基本名词短语进行核对和校正的同时还对边界统计方法遗漏的基本名词短语进行再回收。此方法中,词性串规则弥补了边界统计无法顾及基本名词短语内部组合规律的缺点,提高了精确率和召回率。采用此方法,基本名词短语识别的精确率达到96.22%,召回率97.59%,Fβ=196.90%,F值超出了目前报道的最好结果。
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关键词
基本名词短语识别
英语
混合策略
语块
边界统计
词性串规则校正
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职称材料
一种新型英语基本名词短语识别方法——基于边界概率与N_Gram词性串规则相结合
被引量：
1
2
作者
韩朝阳
刘国兵
王跃武
《软件导刊》
2015年第8期14-18,共5页
英语基本名词短语识别是一种重要的基础性自然语言处理活动,其识别准确率与召回率直接影响其它相关自然语言处理活动效果。在分析、总结几种具有代表性基本名词短语识别方法的基础上,提出了一种新型识别方法,其核心是:把边界概率与N_Gra...
英语基本名词短语识别是一种重要的基础性自然语言处理活动,其识别准确率与召回率直接影响其它相关自然语言处理活动效果。在分析、总结几种具有代表性基本名词短语识别方法的基础上,提出了一种新型识别方法,其核心是:把边界概率与N_Gram词性串规则相结合作为识别判断条件,以"假拟中心词"为起点,分别向左、向右识别出当前"假拟中心词"所在基本名词短语的左、右边界。实验证明,该方法的识别准确率为97.13%、召回率为98.75%,FB=1为97.93%。
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关键词
英语
基本名词短语识别
边界概率
N_Gram词性串规则
假拟中心词
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职称材料
基于互信息的汉语基本名词短语自动识别
3
作者
孙瑞娜
刘茜
《信息与电脑（理论版）》
2012年第11期71-72,共2页
主要研究汉语基本名词短语自动识别问题。利用词语之间的互信息进行基本名词短语边界预测,然后根据基本名词短语构成规则对预测边界做调整,最后加入基本名词短语标注符,得到最终识别结果。
关键词
基本名词短语识别
互信息
规则
原文传递
题名
基于混合策略的英语基本名词短语识别——边界统计和词性串规则校正相结合的策略
被引量：
2
1
作者
梁颖红
赵铁军
姚建民
于浩
徐冰
机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第35期1-3,121,共4页
基金
国家自然科学基金(编号:60302021
60375019)
+1 种基金
国家863高技术研究发展计划项目(子课题)(编号:2002AA117010-09)
科技部政府间国际合作项目(编号:CI-2003-03)资助
文摘
基本名词短语识别是自然语言处理领域非常重要的子任务。文中总结了一些有代表性的基本名词短语识别方法,并对多种典型英语基本名词短语识别的结果进行了比较和对照,提出并实现了边界统计和词性串校正相结合的英语基本名词短语识别方法。该方法把基本名词短语识别分成主次分明的两部分,边界统计作为主要部分能够正确识别出大部分基本名词短语,词性串规则作为辅助手段在对前者识别出的基本名词短语进行核对和校正的同时还对边界统计方法遗漏的基本名词短语进行再回收。此方法中,词性串规则弥补了边界统计无法顾及基本名词短语内部组合规律的缺点,提高了精确率和召回率。采用此方法,基本名词短语识别的精确率达到96.22%,召回率97.59%,Fβ=196.90%,F值超出了目前报道的最好结果。
关键词
基本名词短语识别
英语
混合策略
语块
边界统计
词性串规则校正
Keywords
base noun phrase,chunk,boundary statistic,bunches of part of speech
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
H313 [语言文字—英语]
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职称材料
题名
一种新型英语基本名词短语识别方法——基于边界概率与N_Gram词性串规则相结合
被引量：
1
2
作者
韩朝阳
刘国兵
王跃武
机构
上海杉达学院计算机科学与技术学院
河南师范大学外国语学院
出处
《软件导刊》
2015年第8期14-18,共5页
基金
2014年国家社科基金项目(14BYY084)
文摘
英语基本名词短语识别是一种重要的基础性自然语言处理活动,其识别准确率与召回率直接影响其它相关自然语言处理活动效果。在分析、总结几种具有代表性基本名词短语识别方法的基础上,提出了一种新型识别方法,其核心是:把边界概率与N_Gram词性串规则相结合作为识别判断条件,以"假拟中心词"为起点,分别向左、向右识别出当前"假拟中心词"所在基本名词短语的左、右边界。实验证明,该方法的识别准确率为97.13%、召回率为98.75%,FB=1为97.93%。
关键词
英语
基本名词短语识别
边界概率
N_Gram词性串规则
假拟中心词
Keywords
English Base Noun Phrase Identification
Boundary Probability
N_Gram String of Part of Speech
Pseudo Center Word
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
基于互信息的汉语基本名词短语自动识别
3
作者
孙瑞娜
刘茜
机构
新疆财经大学统计与信息学院
出处
《信息与电脑（理论版）》
2012年第11期71-72,共2页
文摘
主要研究汉语基本名词短语自动识别问题。利用词语之间的互信息进行基本名词短语边界预测,然后根据基本名词短语构成规则对预测边界做调整,最后加入基本名词短语标注符,得到最终识别结果。
关键词
基本名词短语识别
互信息
规则
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合策略的英语基本名词短语识别——边界统计和词性串规则校正相结合的策略
梁颖红
赵铁军
姚建民
于浩
徐冰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004
2
下载PDF
职称材料
2
一种新型英语基本名词短语识别方法——基于边界概率与N_Gram词性串规则相结合
韩朝阳
刘国兵
王跃武
《软件导刊》
2015
1
下载PDF
职称材料
3
基于互信息的汉语基本名词短语自动识别
孙瑞娜
刘茜
《信息与电脑（理论版）》
2012
0
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0
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