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基于规则与统计相结合的中文文本自动查错模型与算法
被引量：
34
1
作者
张仰森
曹元大
俞士汶
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2006年第4期1-7,55,共8页
中文文本自动校对是自然语言处理领域具有挑战性的研究课题。本文提出了一种规则与统计相结合的中文文本自动查错模型与算法。根据正确文本分词后单字词的出现规律以及“非多字词错误”的概念,提出一组错误发现规则,并与针对分词后单字...
中文文本自动校对是自然语言处理领域具有挑战性的研究课题。本文提出了一种规则与统计相结合的中文文本自动查错模型与算法。根据正确文本分词后单字词的出现规律以及“非多字词错误”的概念,提出一组错误发现规则,并与针对分词后单字散串建立的字二元、三元统计模型和词性二元、三元统计模型相结合,建立了文本自动查错模型与实现算法。通过对30篇含有578个错误测试点的文本进行实验,所提算法的查错召回率为86.85%、准确率为69.43%,误报率为30.57%。
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关键词
计算机应用
中文信息处理
中文文本自动查错
规则与统计相结合
非多字词错误
真多字词错误
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题名
基于规则与统计相结合的中文文本自动查错模型与算法
被引量：
34
1
作者
张仰森
曹元大
俞士汶
机构
北京大学计算语言学研究所
北京理工大学计算机科学工程系
北京信息科技大学计算机及自动化系
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2006年第4期1-7,55,共8页
基金
国家973项目资助(2004CB318102)
国家863计划资助(2001AA114210
+1 种基金
2002AA117010)
中国博士后基金项目资助(2005038026)
文摘
中文文本自动校对是自然语言处理领域具有挑战性的研究课题。本文提出了一种规则与统计相结合的中文文本自动查错模型与算法。根据正确文本分词后单字词的出现规律以及“非多字词错误”的概念,提出一组错误发现规则,并与针对分词后单字散串建立的字二元、三元统计模型和词性二元、三元统计模型相结合,建立了文本自动查错模型与实现算法。通过对30篇含有578个错误测试点的文本进行实验,所提算法的查错召回率为86.85%、准确率为69.43%,误报率为30.57%。
关键词
计算机应用
中文信息处理
中文文本自动查错
规则与统计相结合
非多字词错误
真多字词错误
Keywords
Computer application
Chinese information processing
Chinese text automatic error-detecting
Combing rule-based and statistics-based approaches
non-multi-character word error
real-multi-character word error
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于规则与统计相结合的中文文本自动查错模型与算法
张仰森
曹元大
俞士汶
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2006
34
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