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摘要:
谓语中心词的识别是句法成分分析中的一个非常重要的部分.本文提出了一种规则和特征学习相结合的谓语识别方法,将整个谓语识别的过程分为语片捆绑、谓语粗筛选和谓语精筛选三个阶段.在谓语粗筛选中,利用规则过滤掉明显不能充当谓语的词,得到一个准谓语集;在精筛选阶段,选择谓语的支持特征,根据统计计算得到每个特征对谓语的支持度,然后利用准谓语在句子中的上下文出现的特征对准谓语集中的词进行再次筛选,从而确定出句子的谓语中心词.经过测试表明,该方法是有效可行的.
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基于CRF和错误驱动的中心词识别
问题分类
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错误驱动学习(TBL)
上下文信息
有序规则
频繁子树模式在中心词识别中的应用研究
条件随机场
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模式精简
规则冲突
中心词
汉语句子谓词的自动识别方法研究
中文信息处理
浅层句法分析
谓词识别
概率模型
折扣模型
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 汉语句子谓语中心词的自动识别
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 计算机应用 中文信息处理 谓语中心词的识别 基于规则 特征选择 粗筛选 精筛选
年,卷(期) 2003,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 7-13
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 6486字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2003.02.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 龚小谨 清华大学人文学院计算语言学研究室 3 87 3.0 3.0
2 罗振声 清华大学人文学院计算语言学研究室 13 454 12.0 13.0
3 骆卫华 清华大学人文学院计算语言学研究室 4 119 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
计算机应用
中文信息处理
谓语中心词的识别
基于规则
特征选择
粗筛选
精筛选
研究起点
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研究分支
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期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
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