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摘要:
对已有的句法分析中引入知识的方法进行了归纳分析,认为多种句法分析方法都可被看作是基于特征标记的分类,然后分析了其中的欠分类和过分类问题.在此基础上,提出一种层级分类短语结构文法和一种层级分类概率句法分析方法(hierarchically classified probabilistic context-free grammar),并设计了一种通过对实例进行聚类来消除句法规则的分类歧义方法.还进一步将层级分类扩展到概率上下文相关句法分析方法,利用上下文相关性的层级分类来解决引入上下文相关时的数据稀疏性问题.通过上述一系列方法有效地克服了过分类与前分类之间的矛盾.
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文献信息
篇名 层级分类概率句法分析
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 短语结构文法 概率句法分析 层级分类
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 245-257
页数 分类号 TP391
字数 14621字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2011.03809
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 吴承荣 复旦大学计算机科学技术学院 32 279 7.0 16.0
2 钟亦平 复旦大学计算机科学技术学院 70 1621 14.0 39.0
3 代印唐 复旦大学计算机科学技术学院 2 71 2.0 2.0
4 马胜祥 复旦大学计算机科学技术学院 3 25 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
短语结构文法
概率句法分析
层级分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
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