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摘要:
采用最大熵模型实现中文组块分析的任务.首先明确了中文组块的定义,并且列出了模型中所有的组块类型和组块标注符号.组块划分和识别的过程可以转化为对于每一个词语赋予一个组块标注符号的过程,我们可以把它作为一个分类问题根据最大熵模型来解决.最大熵模型的关键是如何选取有效的特征,文中给出了相关的特征选择过程和算法.最后给出了系统实现和实验结果.
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文献信息
篇名 基于最大熵模型的组块分析
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 组块分析 语法分析 最大熵原理 浅层分析
年,卷(期) 2003,(12) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 1722-1727
页数 6页 分类号 TP391
字数 5411字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2003.12.016
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 李素建 北京大学计算语言学研究所 16 451 6.0 16.0
2 刘群 北京大学计算语言学研究所 10 638 5.0 10.0
3 杨志峰 北京大学计算语言学研究所 1 164 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
组块分析
语法分析
最大熵原理
浅层分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
论文1v1指导