检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

搜索引擎日志中“N+V”型短语分析被引量：3: 1; 作者赵红改吕学强肖诗斌《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第11期126-129,共4页; 句法分析是自然语言处理中的一个难点和重点。基于搜狗日志语料,提出一种用层叠条件随机场模型实现搜索引擎日志中"N+V"型短语分析的方法。将短语分析分为两个阶段:"N+V"型短语内部结构分析和外部功能分析。这为&qu... 展开更多; 关键词 “n+v”型短语内部结构 “n+v”型短语外部功能层叠条件随机场模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

搜索引擎日志中“N+V”型主谓短语研究被引量：3: 2; 作者赵红改肖诗斌 +1 位作者王洪俊吕学强《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期24-29,共6页; "N+V"型结构能够构成定中偏正、状中偏正和主谓三种不同结构的短语。基于搜狗日志语料,对"N+V"型主谓短语从其各组成要素特点、音节特点和句法功能三方面进行研究,着重从语义方面对"V"进行阐述。文中,还... 展开更多; 关键词搜索引擎 “n+v”型结构主谓短语句法功能; 在线阅读下载PDF 职称材料

搜索引擎日志中“N+V”和“N_1+N_2+V”型短语自动识别被引量：2: 3; 作者赵红改吕学强 +1 位作者施水才郑丽《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期20-25,共6页; 正确识别搜索引擎日志中的短语,对搜索引擎用短语词典构建和提高搜索引擎性能具有重要的作用。该文提出一种应用条件随机场实现对搜狗日志语料中"N+V"和"N1+N2+V"型短语自动识别的方法。模型的特征集包含词、词性... 展开更多; 关键词条件随机场模型搜索引擎日志 “n+v”型短语 "n1+n2+v"型短语特征模板; 在线阅读下载PDF 职称材料

搜索引擎日志中“V+N_1+N_2”型短语研究被引量：1: 4; 作者吕学强舒燕 +1 位作者孙立华程涛《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第1期109-115,共7页; 搜索引擎用短语词典能够有效地改善和提高信息检索的性能,"V+N1+N2"型结构是一种常见汉语短语结构。本文基于搜狗语料,分别从各组成要素特点、语义特征以及句法功能,对"V+N1+N2"型动词短语和名词短语进行统计分析... 展开更多; 关键词搜索引擎信息检索 “v+n1+n2”型结构语义特征句法功能; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名搜索引擎日志中“N+V”型短语分析被引量：3: 1; 作者赵红改吕学强肖诗斌; 机构北京信息科技大学中文信息处理研究中心; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第11期126-129,共4页; 基金国家社会科学基金项目(09CYY021); 文摘句法分析是自然语言处理中的一个难点和重点。基于搜狗日志语料,提出一种用层叠条件随机场模型实现搜索引擎日志中"N+V"型短语分析的方法。将短语分析分为两个阶段:"N+V"型短语内部结构分析和外部功能分析。这为"N+N+V"型短语和"N+V+V"型短语等外显型歧义结构的消歧提供了解决方法,从而为搜索引擎用短语词典构建提供基础研究服务。; 关键词 “n+v”型短语内部结构 “n+v”型短语外部功能层叠条件随机场模型; Keywords Internal structure of ＂n＋v＂ type phrase External function of ＂n＋v＂ type phrase Cascaded condition random fields model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名搜索引擎日志中“N+V”型主谓短语研究被引量：3: 2; 作者赵红改肖诗斌王洪俊吕学强; 机构北京信息科技大学中文信息处理研究中心; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期24-29,共6页; 基金国家社会科学基金资助项目(09CYY021); 文摘 "N+V"型结构能够构成定中偏正、状中偏正和主谓三种不同结构的短语。基于搜狗日志语料,对"N+V"型主谓短语从其各组成要素特点、音节特点和句法功能三方面进行研究,着重从语义方面对"V"进行阐述。文中,还对实验数据进行深入的分析和实证,针对"N+V"型短语的句法结构歧义问题,提供了解决方案,这为提高中文搜索引擎的检索质量和搜索引擎用短语词典构建提供了重要的理论依据。; 关键词搜索引擎 “n+v”型结构主谓短语句法功能; Keywords search engine ＂n＋v＂ structure subject-predicate phrase syntactic function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名搜索引擎日志中“N+V”和“N_1+N_2+V”型短语自动识别被引量：2: 3; 作者赵红改吕学强施水才郑丽; 机构北京信息科技大学中文信息处理研究中心; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第5期20-25,共6页; 基金国家社会科学基金资助项目(09CYY021); 文摘正确识别搜索引擎日志中的短语,对搜索引擎用短语词典构建和提高搜索引擎性能具有重要的作用。该文提出一种应用条件随机场实现对搜狗日志语料中"N+V"和"N1+N2+V"型短语自动识别的方法。模型的特征集包含词、词性和词语长度。由人工设计候选特征集,从中选择有效的特征构成特征模板,训练生成用于短语自动识别的条件随机场模型。封闭测试和开放测试的实验结果表明,模型能够实现对这两种短语的有效识别。; 关键词条件随机场模型搜索引擎日志 “n+v”型短语 "n1+n2+v"型短语特征模板; Keywords conditional random fields query logs the phrases of ＂n1＋n2＋v＂ structure the phrases of ＂n＋v＂ structure~ features templates; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名搜索引擎日志中“V+N_1+N_2”型短语研究被引量：1: 4; 作者吕学强舒燕孙立华程涛; 机构北京信息科技大学中文信息处理研究中心; 出处《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第1期109-115,共7页; 基金国家社会科学基金资助项目(09CYY021); 文摘搜索引擎用短语词典能够有效地改善和提高信息检索的性能,"V+N1+N2"型结构是一种常见汉语短语结构。本文基于搜狗语料,分别从各组成要素特点、语义特征以及句法功能,对"V+N1+N2"型动词短语和名词短语进行统计分析和相关数据处理。针对不同语义关系,在不改变原语义的条件下,提出了相应的转换模式,为搜索引擎用短语词典的构建提供了理论支撑。; 关键词搜索引擎信息检索 “v+n1+n2”型结构语义特征句法功能; Keywords search engine information retrieval ＂v＋n1＋n2＂ structure semantic features syntactic function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] H08 [语言文字—语言学]; 在线阅读下载PDF 职称材料