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摘要:
利用最大熵模型深入探讨了中文词性标注问题.针对低频词的性能差问题,在原有常用特征的基础上,提出了新颖的低频词特征,实验表明,低频词特征的添加能大幅度地提高低频词在测试集的标注准确率,在宾州树库2.0上的实验显示,其准确率从82.93提高到了87.54.在传统的基于句子的词性标注基础上,提出了基于篇章的词性标注,取得了不错的结果.最后,分析了词性标注结果对句法分析性能的影响,在宾州树库2.O上的实验显示,低频词特征和基于篇章的策略使得整个的词性标注准确率和句法分析F1值分别提高了0.60和O.97,说明了词性标注中低频词处理的重要性.
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文献信息
篇名 低频词的中文词性标注研究
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 最大熵模型 低频词 篇章词性标注 句法分析
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 应用技术与研究
研究方向 页码范围 182-185
页数 分类号 TP3
字数 5176字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.03.055
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 姚建民 苏州大学计算机科学与技术学院 70 494 10.0 19.0
2 仲其智 苏州大学计算机科学与技术学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
最大熵模型
低频词
篇章词性标注
句法分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
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47
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101489
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