基于CRF和转换错误驱动学习的浅层句法分析 被引量：1

1

作者 张芬 曲维光 +1 位作者 赵红艳 周俊生 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2011年第3期147-150,共4页

本文提出一种CRF和基于转换错误驱动相结合的中文浅层句法分析方法。该方法应用于宾州大学中文树库,取得不错的组块识别效果。在CRF识别的基础上,对初始识别结果中的组块标注信息进行统计分析,获得候选转换规则集合;再根据定义的规则评... 本文提出一种CRF和基于转换错误驱动相结合的中文浅层句法分析方法。该方法应用于宾州大学中文树库,取得不错的组块识别效果。在CRF识别的基础上,对初始识别结果中的组块标注信息进行统计分析,获得候选转换规则集合;再根据定义的规则评价函数对候选集进行筛选,得到最终的转换规则集合;最后应用转换规则集对CRF标注的结果进行校正。实验结果表明,与单独使用CRF结果相比,组块识别的精确率、召回率以及F值均得到了提高。 展开更多

关键词 浅层句法分析 CRF 转换错误驱动学习 转换规则集

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SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别 被引量：4

2

作者 邹宏梅 王挺 《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第4期91-94,123,共5页

本文研究了一种支持向量机(SVM)和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。SVM在选取特征方面有突出的优点,并且在高维特征空间也具有较高的泛化性能,通过核函数的原则,SVM能够在独立于训练数据维数的小计算范围内进行训练。... 本文研究了一种支持向量机(SVM)和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。SVM在选取特征方面有突出的优点,并且在高维特征空间也具有较高的泛化性能,通过核函数的原则,SVM能够在独立于训练数据维数的小计算范围内进行训练。利用基于转换的错误驱动学习方法对SVM的标注结果进行校正,转换规则较好地处理了语言现象中的特殊情况,进一步提高了SVM的识别结果。实验结果表明,该方法具有较好的效果。 展开更多

关键词 支持向量机 基于转换的错误驱动学习 汉语组块识别

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基于错误驱动学习和知网的中文人名识别 被引量：3

3

作者 李波 张蕾 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第12期179-181,共3页

针对统计与规则这2种方法的优缺点,提出一种基于转换的错误驱动学习与知网相结合的中文人名自动识别方法。利用标注语料库,根据在人名识别中的作用对人名上下文环境进行角色标注,提取标注后的实例,并采用基于转换的错误驱动方法和知网... 针对统计与规则这2种方法的优缺点,提出一种基于转换的错误驱动学习与知网相结合的中文人名自动识别方法。利用标注语料库,根据在人名识别中的作用对人名上下文环境进行角色标注,提取标注后的实例,并采用基于转换的错误驱动方法和知网对提取的实例进行可用规则提取,结合规则和实例对文本进行人名识别。实验结果表明,与其他方法相比,该方法的中文人名识别准确率、召回率和F值均有明显提高。 展开更多

关键词 中文人名识别 基于转换的错误驱动学习 知网 语料库 角色标注

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基于错误驱动算法组合分类器及其在问题分类中的应用 被引量：19

4

作者 李鑫 黄萱菁 吴立德 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期535-541,共7页

开放领域问答系统(QA)能够给用户提供相对简洁、准确的结果,越来越受到人们的关注.问题分类把问题分成若干语义类型,是QA系统的一个重要的模块,它的准确性直接影响到QA系统的性能.为提高分类器性能,在问题分类任务中使用了集成学习方法... 开放领域问答系统(QA)能够给用户提供相对简洁、准确的结果,越来越受到人们的关注.问题分类把问题分成若干语义类型,是QA系统的一个重要的模块,它的准确性直接影响到QA系统的性能.为提高分类器性能,在问题分类任务中使用了集成学习方法,并且实验比较了词汇、句法、同义词集等不同的分类特征及错误驱动、投票法、BP神经网络等分类器集成方法.通过采用基于错误驱动集成分类器,用规则方法TBL作为统计方法SVM的补充;利用来自Wordnet的同义词集和名词的上位概念及Minipar的依存关系等语言知识作为分类特征,在公开测试集中取得了更高的分类精度. 展开更多

关键词 问题分类 问题回答系统 支持向量机 基于转换的错误驱动学习 依存关系

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基于CRF和错误驱动的中心词识别 被引量：3

5

作者 田卫东 李亚娟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第8期2345-2348,共4页

针对中文问题分类的中心词识别不准确的问题,提出了一种基于条件随机场(CRF)和错误驱动学习相结合的识别方法。该方法采用CRF模型对问题的中心词进行初始标注,依据词的上下文信息用错误驱动的学习方法对其标注结果进行纠正。在训练有序... 针对中文问题分类的中心词识别不准确的问题,提出了一种基于条件随机场(CRF)和错误驱动学习相结合的识别方法。该方法采用CRF模型对问题的中心词进行初始标注,依据词的上下文信息用错误驱动的学习方法对其标注结果进行纠正。在训练有序规则的过程中,为了减少训练时间,结合中心词的特点对错误驱动算法进行了改进。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了中心词的标注精度,达到88%。 展开更多

关键词 问题分类 中心词 条件随机场(CRF) 错误驱动学习(tbl) 上下文信息 有序规则

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基于错误驱动学习策略的藏语句法功能组块边界识别

6

作者 王天航 史树敏 +2 位作者 龙从军 黄河燕 李琳 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期170-175,191,共7页

藏语句法功能组块分析旨在识别出藏语句子的句法成分,为后续句子级深入分析提供支持。根据藏语的语言特点,该文在藏语句法功能组块描述体系基础上,提出基于错误驱动学习策略的藏语功能组块边界识别方法。具体思路为,首先基于条件随机场(... 藏语句法功能组块分析旨在识别出藏语句子的句法成分,为后续句子级深入分析提供支持。根据藏语的语言特点,该文在藏语句法功能组块描述体系基础上,提出基于错误驱动学习策略的藏语功能组块边界识别方法。具体思路为,首先基于条件随机场(Conditional Random Fields,CRFs)识别组块,然后分别基于转换规则的错误驱动学习(Transformation-based Error-driven Learning,TBL)及基于新特征模板的CRFs错误驱动学习进行二次识别,并对初次结果进行校正,F值分别提高了1.65%、8.36%。最后通过实验分析,进一步将两种错误驱动学习机制融合,在18 073词级的藏语语料上开展实验,识别性能进一步提高,准确率、召回率与F值分别达到94.1%、94.76%与94.43%,充分验证了本文提出方法的有效性。 展开更多

关键词 错误驱动学习 藏语句法功能组块 组块边界识别 CRFs tbl

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用决策树指导TBL进行多音字消歧 被引量：2

7

作者 刘方舟 周游 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第12期137-140,共4页

多音字消歧是普通话语音合成系统中字音转换模块的核心问题。选择了常见易错的33个多音字和24个多音词作为研究对象,构建了一个平均每个多音字(词)5000句的语料库,并且提出了一种结合决策树和基于转换的错误驱动的学习(Transformation-B... 多音字消歧是普通话语音合成系统中字音转换模块的核心问题。选择了常见易错的33个多音字和24个多音词作为研究对象,构建了一个平均每个多音字(词)5000句的语料库,并且提出了一种结合决策树和基于转换的错误驱动的学习(Transformation-Basederror-driven Learning,TBL)的混合算法。该方法根据决策树的指导,自动生成TBL算法的模板,避免了手工总结模板这一费时费力的过程。实验结果表明,该方法生成的模板与手工模板性能相当,其平均准确率达90.36%,明显优于决策树。 展开更多

关键词 多音字消歧 字音转换 决策树 基于转换的错误驱动的学习(tbl)

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汉语文语转换系统中停顿指数的自动标注 被引量：6

8

作者 赵永贞 刘挺 +2 位作者 王志伟 陈惠鹏 邵艳秋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2004年第5期48-55,共8页

本文采用了一个基于C TOBI的停顿指数标注的语料库 ,利用有指导的学习方法对自动停顿指数标注方面做了一些有益的探索。本文共实现了三种方法 :基本的马尔科夫模型 ,引入了词长信息的马尔科夫模型 ,引入词长信息的马尔科夫模型结合基于... 本文采用了一个基于C TOBI的停顿指数标注的语料库 ,利用有指导的学习方法对自动停顿指数标注方面做了一些有益的探索。本文共实现了三种方法 :基本的马尔科夫模型 ,引入了词长信息的马尔科夫模型 ,引入词长信息的马尔科夫模型结合基于转换的错误驱动的学习方法。然后通过对 30 0 0句的真实文本进行开放测试 ,以基本的马尔科夫模型的结果作为基准 ,实验结果不断改进 ,最终达到了 78 6 %的准确率 ,错误代价降低了 14 5 % 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 文语转换 停顿指数 马尔科夫模型 基于转换的错误驱动的学习

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基于转换的时间-事件关系映射 被引量：19

9

作者 王昀 苑春法 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2004年第4期23-30,共8页

近些年来 ,中文时间信息抽取和处理已经变得越来越重要。然而 ,很少有研究者关注中文文本中事件信息所对应的时间信息的识别和分析。本文的目的就是确定文本中时间信息和事件信息之间的映射关系。区别于传统的基于规则的方法 ,本文采用... 近些年来 ,中文时间信息抽取和处理已经变得越来越重要。然而 ,很少有研究者关注中文文本中事件信息所对应的时间信息的识别和分析。本文的目的就是确定文本中时间信息和事件信息之间的映射关系。区别于传统的基于规则的方法 ,本文采用了一种机器学习的方法—基于转换的错误驱动学习—来确定事件相应的时间表达 ,这种学习算法可以自动的获取和改进规则。使用训练得到的转换规则集后 ,系统的时间 -事件映射错误率减少了 9 74 % 。 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 时间信息处理 基于转换的错误驱动学习 信息抽取

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基于语法树高度的汉语韵律短语预测 被引量：6

10

作者 杨鸿武 王晓丽 +3 位作者 陈龙 裴东 郭威彤 蔡莲红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第36期139-143,167,共6页

在文语转换系统中,从文本中预测出准确的韵律结构对于提高合成语音的自然度具有重要的作用。利用10 000句标注了词性标记的文本语料,在语言学专家的指导下,人工标注了语料的韵律词和韵律短语。选择了标注结果一致性最高的500句语句,标... 在文语转换系统中,从文本中预测出准确的韵律结构对于提高合成语音的自然度具有重要的作用。利用10 000句标注了词性标记的文本语料,在语言学专家的指导下,人工标注了语料的韵律词和韵律短语。选择了标注结果一致性最高的500句语句,标注了语法层级结构,并利用语法树高度描述语法词之间连接的紧密程度。通过分析韵律短语边界与语法结构的关系,发现韵律短语边界受语法树高度、语法词词性和语法词词长的影响,因此选择了这三个特征,利用TBL算法和400句训练语句训练了预测模型。测试集上的预测结果表明,提出的方法在小规模训练语料下,韵律短语预测的精确率达到了75.2%,召回率达到了77.1%,F-Score达到了76.1%。 展开更多

关键词 韵律结构预测 语法结构 韵律短语 语法树高度 错误驱动的规则学习算法(tbl)

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中文词法分析与句法分析融合策略研究 被引量：13

11

作者 米海涛 熊德意 刘群 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2008年第2期10-17,共8页

利用外部资源是提升句法分析性能的一种有效方法。本文利用中文词法分析器这一外部资源,提出了一种通用转换方法将中文词法分析器与句法分析器有机地融合在一起。通过基于转换的错误驱动学习和条件随机场解决不同切词、词性标注标准间... 利用外部资源是提升句法分析性能的一种有效方法。本文利用中文词法分析器这一外部资源,提出了一种通用转换方法将中文词法分析器与句法分析器有机地融合在一起。通过基于转换的错误驱动学习和条件随机场解决不同切词、词性标注标准间的转换问题。在句法分析方面,本文提出了多子模型句法分析器,将中心词驱动模型和结构上下文模型有效结合在一起。融合后的中文句法分析性能在宾州中文树库1.0版①测试集上F1值达到了82.5%的最好水平。 展开更多

关键词 计算机应用 中文信息处理 中文句法分析 中文词法分析 融合策略 基于转换的错误驱动学习 条件随机场

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