频繁子树模式在中心词识别中的应用研究

• 作者: 田卫东 黄勇
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 条件随机场 依存关系树 频繁子树模式 模式精简 规则冲突 中心词
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

中文问句中心词识别领域中，现有方法未能有效利用依存句法中的深层统计关系。为解决此问题并探究中心词在词的多维属性上的统计关系，首次提出多维树概念，给出多维频繁模式挖掘方案并应用于中文问句中心词识别中。针对此应用给出频繁子树模式精简及规则冲突解决方案，训练出一个中文中心词识别模型。此方法是典型的客观方法，实验表明，此方法有较好的稳定性、适应性与鲁棒性，且较条件随机场模型在准确率上有进一步提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田卫东	合肥工业大学计算机与信息学院	34	225	8.0	13.0
2	黄勇	合肥工业大学计算机与信息学院	7	18	2.0	4.0