助词"的"用法自动识别研究

• 作者: 俞士汶 刘秋慧 张坤丽 昝红英 许鸿飞
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: "的" 门循环单元 规则 CRF
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 466-474
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 8202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.167

摘要

在"三位一体"虚词用法知识库的基础上, 分别采用基于规则、基于 CRF 模型和神经网络模型的门循环单元, 对助词"的"用法进行自动识别, 识别的准确率分别为 34.4%, 77.5%和 81.3%.在对助词"的"用法进行分析的基础上, 合并了部分用法, 并采用 CRF 模型和神经网络模型进行粗粒度用法识别, 准确率分别达到 81.8%和 84.5%, 得到较明显的提高.期望识别结果可以应用于其他自然语言处理任务中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞士汶	北京大学计算语言学教育部重点实验室	88	2372	23.0	47.0
2	张坤丽	郑州大学信息工程学院	24	195	9.0	13.0
3	昝红英	郑州大学信息工程学院	58	759	11.0	26.0
4	刘秋慧	郑州大学信息工程学院	16	58	5.0	7.0
5	许鸿飞	郑州大学信息工程学院	2	9	2.0	2.0