基于GLR算法的新型概率句法分析器

• 作者: 丁向民 徐斌
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: GLR算法 上下文无关文法(PCFG) 头驱动的概率模型(HDSM) 概率句法分析
• 年，卷（期）: 2009,（32）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 130-132,136
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4119字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.32.041

摘要

为了提高句法分析器的分歧能力和分析准确率,结合上下文无关概率模型PcFG和头驱动概率模型HDSM各自的优点,提出了一种新型的概率模型PCFG_HDSM,并基于GLR算法,实现了一个新型的汉语句法分析器.在词性标注阶段,通过对助词的详细标注使部分歧义在规则阶段就被去除掉,提高了系统消歧的能力.经过开放测试,准确率和回归率分别达到82.8%、74.7%,与其他分析器分析结果比较有了较大提高,证明新模型PCFG-HDSM确实提高了分析器的分歧能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁向民	盐城师范学院信息科学与技术学院	13	28	3.0	4.0