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最大熵模型和BP神经网络的短句对齐比较
被引量：
4
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作者
刘颖
王楠
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第7期112-117,共6页
利用最大熵模型和BP神经网络对《史记》古文与现代文译文的平行语料进行短句对齐研究。最大熵模型将短句长度、短句对齐模式和共现汉字特征相结合来对平行语料进行短句对齐;BP神经网络则把短句长度、短句位置和共现汉字特征相结合来对...
利用最大熵模型和BP神经网络对《史记》古文与现代文译文的平行语料进行短句对齐研究。最大熵模型将短句长度、短句对齐模式和共现汉字特征相结合来对平行语料进行短句对齐;BP神经网络则把短句长度、短句位置和共现汉字特征相结合来对平行语料进行短句对齐。实验结果表明:同时考虑短句长度、短句对齐模式和共现汉字3个特征的最大熵模型,短句对齐的准确率和召回率是最高的;并且最大熵模型的准确率和召回率高于BP神经网络。
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关键词
短句对齐
最大熵模型
BP神经网络
《史记》
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题名
最大熵模型和BP神经网络的短句对齐比较
被引量：
4
1
作者
刘颖
王楠
机构
清华大学中文系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第7期112-117,共6页
基金
国家自然科学基金(No.61171114)
教育部自主科研项目(No.20111081010)
文摘
利用最大熵模型和BP神经网络对《史记》古文与现代文译文的平行语料进行短句对齐研究。最大熵模型将短句长度、短句对齐模式和共现汉字特征相结合来对平行语料进行短句对齐;BP神经网络则把短句长度、短句位置和共现汉字特征相结合来对平行语料进行短句对齐。实验结果表明:同时考虑短句长度、短句对齐模式和共现汉字3个特征的最大熵模型,短句对齐的准确率和召回率是最高的;并且最大熵模型的准确率和召回率高于BP神经网络。
关键词
短句对齐
最大熵模型
BP神经网络
《史记》
Keywords
clause alignment
maximum entropy model
Back Propagation neural network model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
最大熵模型和BP神经网络的短句对齐比较
刘颖
王楠
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
4
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