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摘要:
就语素字的再分类做了深入的研究,借鉴CLAWS算法,并在它的基础上引入了语义向量来辅助词性的自动标注.分析了语素字上下文中的标注的词性特点以及搭配词语来计算最有可能的语素字词性,实验表明该方法获得了较好的效果.
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文献信息
篇名 基于语法语义信息量化模型的语素字再分类
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 语义向量模型 语料库 语素字
年,卷(期) 2004,(11) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 37-39
页数 3页 分类号 TP391
字数 4514字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.11.016
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 李国臣 山西大学计算机科学系 20 277 9.0 16.0
2 段建勇 山西大学计算机科学系 3 4 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
语义向量模型
语料库
语素字
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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
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