基于最大熵方法的中英文基本名词短语识别

• 作者: 吴立德 周雅倩 郭以昆 黄萱菁
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 最大熵 基本名词短语 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 440-446
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6499字
• 语种: 中文

摘要

使用了基于最大熵的方法识别中文基本名词短语.在开放语料Chinese TreeBank上,只使用词性标注,达到了平均87.43%/88.09%的查全率/准确率.由于,关于中文的基本名词短语识别的结果没有很好的可比性,又使用相同的算法,尝试了英文的基本名词短语识别.在英文标准语料TREEBANK Ⅱ上,开放测试达到了93.31%/93.04%的查全率/准确率,极为接近国际最优水平.这既证明了此算法的行之有效,又表明该方法的语言无关性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴立德	复旦大学计算机科学与工程系	78	2759	24.0	52.0
2	周雅倩	复旦大学计算机科学与工程系	12	1014	8.0	12.0
3	黄萱菁	复旦大学计算机科学与工程系	49	2106	18.0	45.0
4	郭以昆	复旦大学计算机科学与工程系	4	359	4.0	4.0