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基于N-gram的哈萨克语文本校对系统的设计与实现被引量：4: 1; 作者玛依来.哈帕尔古丽拉.阿东别克《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第4期9-12,15,共5页; 在哈萨克语文本非词查错方面,归纳和总结查错方法,在一定规模的哈萨克语词库的支持下,利用哈萨克语的特点,用哈萨克语词干切分程序和哈萨克语的音节规则,从文本中找出非词错误,再用最小编辑距离算法提供最有可能的候选词。在哈萨克语文... 展开更多; 关键词文本自动校对哈萨克语最小编辑距离 N元语法模式匹配; 在线阅读下载PDF 职称材料

哈萨克语文本分类系统的设计与实现被引量：3: 2; 作者玛依来.哈帕尔古丽拉.阿东别克《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期196-198,共3页; 利用K-最近距离算法对哈萨克语文本进行分类,通过统计词频信息和语言信息相结合的方法选择特征,实现一个哈萨克语文本分类系统。在计算特征权重值时不仅考虑词频,还利用特征的集中度、分散度,经过训练和统计对每一类哈萨克语文本形成特... 展开更多; 关键词文本分类 K-最近距离集中度分散度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名识别被引量：2: 3; 作者冯鲸华古丽拉.阿东别克玛依来.哈帕尔《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第31期135-138,共4页; 针对哈萨克文文本中机构名构成特点,提出了一种基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名可信度计算方法,并以机构名尾词为触发词,构建了一个哈萨克文机构名识别系统。系统分为训练和识别两个模块,识别过程是:首先从训练语料中提取特征进行训... 展开更多; 关键词 N—gram语言模型哈萨克文机构名识别实体名识别; 在线阅读下载PDF 职称材料