基于最大熵模型的汉语标点句缺失话题自动识别初探

• 作者: 卢达威 宋柔
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 广义话题结构 新支话题 自动识别 最大熵模型
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 自然语言处理
• 页码范围: 2282-2293
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 12026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2015.12.014

摘要

本文的任务是判别标点句缺失话题是上句的主语还是宾语,将该任务作为标点句缺失话题自动识别研究的切入点.首先归纳了判别这一任务的一系列字面特征和语义特征,然后结合规则和最大熵模型,进行自动判别实验.结果显示,对特定类别动词的实验F值达到82％.对实验结果的分析说明,动词特征和语义特征对判别该任务的作用最大,规则方法和统计方法在判别任务中不能偏废,精细化的知识对判别的性能有重要影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋柔	北京语言大学语言信息处理研究所	45	560	13.0	22.0
2	卢达威	北京大学中国语言文学系	2	5	1.0	2.0