基于粗糙集的基本名词短语识别

• 作者: 杨红卫 王炳锡 郭永辉 马芳
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 自然语言处理 基本名词短语 粗糙集 机器学习 规则方法 算法
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 14-21
• 页数: 8页
• 分类号: TP301
• 字数: 5350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2006.03.003

摘要

本文提出了一种基于粗糙集的基本名词短语(BaseNP)识别方法.该方法首先进行BaseNP标注,然后实现BaseNP识别.它把BaseNP标注看作一个决策问题用粗糙集理论解决,因而具有特征约简和规则优化的特点.文章介绍了基于粗糙集的规则学习方法和相应的算法,同时也给出了BaseNP标注和识别的算法流程,提出了解决实例冲突问题的方法,并提高了识别效果.文章最后给出了详细的实验步骤和结果,并与几个典型系统进行了比较与分析,提出了进一步改进的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨红卫	河南工业大学信息科学与工程学院	40	193	9.0	11.0
2	王炳锡		34	390	12.0	19.0
3	郭永辉		5	69	5.0	5.0
4	马芳		2	13	1.0	2.0