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摘要:
针对传统基于转换的词性标注方法中规则学习速度过慢的问题提出了一种对训练语料库进行动态划分的算法.该算法根据规则之间的冲突和依赖关系对训练语料库进行动态划分,减小了搜索空间.在保证拉丁蒙文词性标注正确率的前提下提高了规则学习速度.经过10 000拉丁蒙文句子语料库的对比测试,发现该方法在规则学习中所花费的时间仅为原方法的32%.
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文献信息
篇名 改进的基于转换方法的拉丁蒙文词性标注
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 词性标注 转换 规则冲突 规则依赖 动态划分
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 963-965
页数 3页 分类号 TP18
字数 3306字 语种 中文
DOI
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 张建 中国科学院合肥智能机械研究所 113 802 13.0 25.0
2 李淼 中国科学院合肥智能机械研究所 155 1490 17.0 35.0
3 胡冠龙 中国科学院合肥智能机械研究所 2 12 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
词性标注
转换
规则冲突
规则依赖
动态划分
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
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