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

• 作者: 于浩 姚建民 徐冰 梁颖红 赵铁军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 基本名词短语 语块 边界统计 词性串规则
• 年，卷（期）: 2004,（35）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 1-3,121
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3357字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.35.001

摘要

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=1 96.90%,F值超出了目前报道的最好结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵铁军	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	123	1278	19.0	32.0
2	梁颖红	东北林业大学信息与计算机工程学院	4	22	3.0	4.0
6	于浩	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	22	480	10.0	21.0
7	徐冰	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	12	57	5.0	7.0
8	姚建民	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	8	86	5.0	8.0