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用于中文缺省识别研究的机器学习方法
被引量：
1
1
作者
秦凯伟
孔芳
+2 位作者
李培峰
朱巧明
徐生芹
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第22期130-132,共3页
实现一个基于机器学习的中文缺省项识别系统,对语料库进行预处理,选取多个特征及其组合,通过支持向量模型(SVM)构建的缺省识别模型进行中文缺省识别。研究系统在不同句法分析树上的性能。实验结果证明,该识别系统在标准的句法分析树上F...
实现一个基于机器学习的中文缺省项识别系统,对语料库进行预处理,选取多个特征及其组合,通过支持向量模型(SVM)构建的缺省识别模型进行中文缺省识别。研究系统在不同句法分析树上的性能。实验结果证明,该识别系统在标准的句法分析树上F值能达到84.01%,在自动句法树上能达到68.22%。
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关键词
缺省
自然语言处理
句法分析树
机器学习
语料
缺省识别
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职称材料
题名
用于中文缺省识别研究的机器学习方法
被引量：
1
1
作者
秦凯伟
孔芳
李培峰
朱巧明
徐生芹
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
江苏省计算机信息处理技术重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第22期130-132,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(90920004
60970056
+3 种基金
61070123
61003153)
江苏省高校自然科学重大基础研究基金资助项目(08KJA520002)
苏州市科技计划基金资助项目(SYG201112)
文摘
实现一个基于机器学习的中文缺省项识别系统,对语料库进行预处理,选取多个特征及其组合,通过支持向量模型(SVM)构建的缺省识别模型进行中文缺省识别。研究系统在不同句法分析树上的性能。实验结果证明,该识别系统在标准的句法分析树上F值能达到84.01%,在自动句法树上能达到68.22%。
关键词
缺省
自然语言处理
句法分析树
机器学习
语料
缺省识别
Keywords
ellipsis
natural language processing
sentence parse tree
machine learning
corpus
ellipsis identification
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于中文缺省识别研究的机器学习方法
秦凯伟
孔芳
李培峰
朱巧明
徐生芹
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012
1
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