统计和规则相结合的并列结构自动识别

• 作者: 周国栋 李军辉 苗艳军
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 并列结构 并列成分 最大熵模型
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 3403-3406
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.09.057

摘要

并列结构的自动识别是语言信息处理中的难点,采用统计和规则相结合的方法对并列结构的边界进行了识别.首先,根据连接词的位置,使用最大熵模型分别从左和从右识别出并列结构的左边界和右边界;接着,根据并列结构的特性对自动识别的左右边界使用预定义的规则进行后处理,得到最终左右边界.实验的训练集和测试分别包含12 396和1 219个并列结构.实验表明,该方法性能达到了78.1%,其中后处理加入规则的使用提高了3.4%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国栋	苏州大学计算机科学与技术学院	138	1425	22.0	32.0
2	李军辉	苏州大学计算机科学与技术学院	25	151	6.0	12.0
3	苗艳军	苏州大学计算机科学与技术学院	2	48	2.0	2.0