决策式中文依存句法分析模型的改进

• 作者: 戴新宇 陈家骏 马若策
• 来源期刊: 广西师范大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 依存句法分析 决策式算法 错误累积 局部搜索 两阶段分析
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 157-160
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-6600.2009.01.040

摘要

决策式依存分析方法是一种以统计学习分类算法为基础,在每一个分析步骤中挑选最有可能的分析动作,由最终的动作序列确定分析结果.该方法具有快速、高效,易于实现的特点.然而,各步分析动作相对独立,并且容易造成错误累积.针对这些问题,对原始算法进行了一定的改进,引进了局部搜索算法和两阶段分析.实验表明,基于局部搜索的两阶段决策式依存分析模型,在性能上好于原始决策式依存分析方法,同时保持了较低的时间复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈家骏	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	61	1082	18.0	31.0
2	戴新宇	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	29	630	12.0	25.0
3	马若策	南京大学计算机软件新技术国家重点实验室	1	3	1.0	1.0