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摘要:
词的兼类问题是汉语词性标注中的关键问题之一.针对常用词的兼类识别进行研究,综合考虑了影响兼类词识别的不同特征,分别使用条件随机场模型、最大熵模型和k最近邻等统计方法,根据兼类词本身的特点以及其在上下文句子中的关系,同时针对不同的方法采用词语信息、词性信息等不同的特征模板分别对训练语料进行特征抽取,并取得了较好的实验结果;对一些识别结果不够理想的词又尝试了规则的方法,构建兼类词的规则,不断进行测试,改进规则库,在相同的条件下,得到了优于统计方法的实验结果.
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文献信息
篇名 基于统计和规则的常用词的兼类识别研究
来源期刊 计算机工程与设计 学科 工学
关键词 中文信息处理 兼类词 条件随机场 最大熵 K近邻
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 智能技术
研究方向 页码范围 654-659
页数 6页 分类号 TP391
字数 7066字 语种 中文
DOI
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 昝红英 郑州大学信息工程学院 58 759 11.0 26.0
2 柴玉梅 郑州大学信息工程学院 71 900 17.0 28.0
3 夏静 郑州大学信息工程学院 2 7 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
中文信息处理
兼类词
条件随机场
最大熵
K近邻
研究起点
研究来源
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计算机工程与设计
月刊
1000-7024
11-1775/TP
大16开
北京142信箱37分箱
82-425
1980
chi
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