一种新型英语基本名词短语识别方法——基于边界概率与N_Gram词性串规则相结合

• 作者: 刘国兵 王跃武 韩朝阳
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 英语基本名词短语识别 边界概率 N_Gram词性串规则 假拟中心词
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 14-18
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4749字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.151296

摘要

英语基本名词短语识别是一种重要的基础性自然语言处理活动,其识别准确率与召回率直接影响其它相关自然语言处理活动效果.在分析、总结几种具有代表性基本名词短语识别方法的基础上,提出了一种新型识别方法,其核心是:把边界概率与N_Gram词性串规则相结合作为识别判断条件,以“假拟中心词”为起点,分别向左、向右识别出当前“假拟中心词”所在基本名词短语的左、右边界.实验证明,该方法的识别准确率为97.13％、召回率为98.75％,FB=1为97.93％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘国兵	河南师范大学外国语学院	36	219	7.0	14.0
2	韩朝阳	上海杉达学院计算机科学与技术学院	5	16	2.0	4.0
3	王跃武	上海杉达学院计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0