基于最大熵模型的介词纠错系统

• 作者: 吴敏 吴桂兴 李悦 郭燕
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 介词错误 计算机自动纠正 最大熵模型
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 系统建设
• 页码范围: 96-100
• 页数: 5页
• 字数: 4223字
• 语种: 中文

摘要

英语介词纠错系统,针对英语学习者英语语言中常见的介词错误进行计算机自动纠正.首先,对标注过得语料库中介词错误进行了分类统计,总结出21种常见介词,在英语wiki语料库中利用计算机自动错误插值算法获得训练集合.然后在训练集合基础之上,通过使用基于最大熵模型的分类器,选择了包括上下文、介词补足语等特征,在训练集上进行模型的训练,最后使用模型对于输入句子进行预测并纠正存在的使用错误.在NUCLE语料的实验中,给出了语料处理、模型特点、训练语料的大小、迭代次数对于测试集效果的影响,并且比较了朴素贝叶斯模型的结果,最后在测试数据达到27.68的F值,相对于CoNLL2013的shared task中最好结果有小幅提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴敏	中国科学技术大学现代教育技术中心	79	499	12.0	19.0
2	吴桂兴	中国科学技术大学苏州研究院	10	13	2.0	3.0
3	郭燕	中国科学技术大学苏州研究院	13	22	2.0	4.0
4	李悦	中国科学技术大学现代教育技术中心	18	43	4.0	6.0