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基于最大熵方法的中英文基本名词短语识别被引量：63: 1; 作者周雅倩郭以昆 +1 位作者黄萱菁吴立德《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期440-446,共7页; 使用了基于最大熵的方法识别中文基本名词短语在开放语料ChineseTreeBank上 ,只使用词性标注 ,达到了平均 87 4 3% / 88 0 9%的查全率 /准确率由于 ,关于中文的基本名词短语识别的结果没有很好的可比性 ,又使用相同的算法 ,尝试了英... 展开更多; 关键词最大熵基本名词短语自然语言处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

汉语基本名词短语结构分析模型被引量：28: 2; 作者赵军黄昌宁《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第2期141-146,共6页; 本文提出了用词语潜在依存关系分析汉语ｂａｓｅＮＰ结构的模型，它有以下的特点：①将依存语法知识融入概率模型中，使得ｂａｓｅＮＰ结构分析在依存语法知识的指导下进行，其性能优于纯粹的概率模型——相邻模型；②词语潜在依存强度... 展开更多; 关键词自然语言处理语料库名词短语结构分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合句法组成模板识别汉语基本名词短语的概率模型被引量：11: 3; 作者赵军黄昌宁《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第11期1384-1390,共7页; 文中首先给出了汉语基本名词短语（ｂａｓｅＮＰ）的形式化定义，并通过抽取ｂａｓｅＮＰ句法组成模板，显示了这个定义的可操作性．文中指出，句法组成模板只是识别ｂａｓｅＮＰ的必要条件，而非充要条件，仅靠句法组成模板并不能解决... 展开更多; 关键词自然语言处理语料库模板识别汉语名词短语; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于知识图的汉语基本名词短语分析模型被引量：8: 4; 作者张瑞霞张蕾《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2004年第3期47-53,共7页; 本文提出了一种基于知识图的汉语baseNP分析模型。它以知识图为知识表示方法 ,利用《知网》为语义知识资源 ,采用以语义为主、语法为辅的策略 ,先为短语中的每一个实词构造“词图” ,然后合并“词图”而组成“短语图” ,最后得到一个关... 展开更多; 关键词人工智能自然语言处理知识图知网基本名词短语; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最大熵方法的中英文基本名词短语识别被引量：63: 1; 作者周雅倩郭以昆黄萱菁吴立德; 机构复旦大学计算机科学与工程系; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期440-446,共7页; 基金国家自然科学基金 ( 69873 0 11) Intel中国研究中心基金; 文摘使用了基于最大熵的方法识别中文基本名词短语在开放语料ChineseTreeBank上 ,只使用词性标注 ,达到了平均 87 4 3% / 88 0 9%的查全率 /准确率由于 ,关于中文的基本名词短语识别的结果没有很好的可比性 ,又使用相同的算法 ,尝试了英文的基本名词短语识别在英文标准语料TREEBANKⅡ上 ,开放测试达到了 93 31% / 93 0 4 %的查全率/准确率 ,极为接近国际最优水平这既证明了此算法的行之有效。; 关键词最大熵基本名词短语自然语言处理; Keywords maximum entropy basenp natural language processing; 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

题名汉语基本名词短语结构分析模型被引量：28: 2; 作者赵军黄昌宁; 机构清华大学计算机科学与技术系清华大学智能技术与系统国家重点实验室; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第2期141-146,共6页; 基金国家自然科学基金; 文摘本文提出了用词语潜在依存关系分析汉语ｂａｓｅＮＰ结构的模型，它有以下的特点：①将依存语法知识融入概率模型中，使得ｂａｓｅＮＰ结构分析在依存语法知识的指导下进行，其性能优于纯粹的概率模型——相邻模型；②词语潜在依存强度的获取算法是基于ＭＤＬ原则的，在模型建造时既考虑数据拟合性，又考虑模型归纳性，其性能优于基于极大似然原则的词语潜在依存强度获取算法；③词语潜在依存强度获取算法在复杂特征集上进行，可以有效地解决参数估计中的数据稀疏问题．实验结果显示，这个模型对于汉语ｂａｓｅＮＰ结构分析是有效的．; 关键词自然语言处理语料库名词短语结构分析; Keywords natural language processing, corpus, basenp.; 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

题名结合句法组成模板识别汉语基本名词短语的概率模型被引量：11: 3; 作者赵军黄昌宁; 机构清华大学计算机科学与技术系清华大学智能技术与系统国家实验室; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第11期1384-1390,共7页; 基金国家自然科学基金; 文摘文中首先给出了汉语基本名词短语（ｂａｓｅＮＰ）的形式化定义，并通过抽取ｂａｓｅＮＰ句法组成模板，显示了这个定义的可操作性．文中指出，句法组成模板只是识别ｂａｓｅＮＰ的必要条件，而非充要条件，仅靠句法组成模板并不能解决ｂａｓｅＮＰ识别中的边界模糊歧义和短语类型歧义问题．据此，把体现ｂａｓｅＮＰ内部组成的句法组成模板与体现上下文约束条件的Ｎ元模型结合起来，形成了汉语ｂａｓｅＮＰ识别的新模型．实验证明，该模型的性能优于单纯基于词性标记的Ｎ; 关键词自然语言处理语料库模板识别汉语名词短语; Keywords natural language processing, corpus, basenp; 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

题名基于知识图的汉语基本名词短语分析模型被引量：8: 4; 作者张瑞霞张蕾; 机构西北大学计算机系; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2004年第3期47-53,共7页; 基金陕西省教育厅专项科研基金资助项目 (HD0 130 2 ); 文摘本文提出了一种基于知识图的汉语baseNP分析模型。它以知识图为知识表示方法 ,利用《知网》为语义知识资源 ,采用以语义为主、语法为辅的策略 ,先为短语中的每一个实词构造“词图” ,然后合并“词图”而组成“短语图” ,最后得到一个关于汉语baseNP结构信息和语义信息的知识图。因此它不仅分析了汉语ba seNP结构的内部句法关系 ,而且分析了汉语baseNP结构成分间的语义关系并以知识图的形式表示出了这种语义关系。实验结果表明这个模型对于汉语baseNP的分析是有效的。; 关键词人工智能自然语言处理知识图知网基本名词短语; Keywords artificial intelligence natural language processing knowledge graphs HowNet basenp; 分类号 TP391.1 [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