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融合丰富语言知识的汉语统计句法分析
被引量:
2
1
作者
熊德意
刘群
林守勋
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2005年第3期61-66,共6页
知识获取一直以来是自然语言处理中的瓶颈,基于树库的统计句法分析也不例外。树库中潜在隐含的语言知识是非常丰富的,但它们并不是可以直接得到,往往需要特定的策略才能将它们融合到模型中。我们的汉语统计句法分析模型从3个方面融合潜...
知识获取一直以来是自然语言处理中的瓶颈,基于树库的统计句法分析也不例外。树库中潜在隐含的语言知识是非常丰富的,但它们并不是可以直接得到,往往需要特定的策略才能将它们融合到模型中。我们的汉语统计句法分析模型从3个方面融合潜在的丰富语言知识:1)重新标注树库中的非递归名词短语和非递归动词短语;2 )设计新的中心词映射表;3)引进上下文配置框架以更具体地描述二元依存结构。由于融合了以上三种潜在语言知识,模型的F1值提高了2 37% ,完全匹配正确率提高了5 36 %。
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关键词
人工智能
自然语言处理
统计句法分析
非递归短语
中心词映射表
上下文配置框架
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题名
融合丰富语言知识的汉语统计句法分析
被引量:
2
1
作者
熊德意
刘群
林守勋
机构
中国科学院计算技术研究所
中国科学院研究生院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2005年第3期61-66,共6页
基金
国家 8 6 3计划资助项目 (2 0 0 3AA1110 10
2 0 0 1AA114 0 10 )
文摘
知识获取一直以来是自然语言处理中的瓶颈,基于树库的统计句法分析也不例外。树库中潜在隐含的语言知识是非常丰富的,但它们并不是可以直接得到,往往需要特定的策略才能将它们融合到模型中。我们的汉语统计句法分析模型从3个方面融合潜在的丰富语言知识:1)重新标注树库中的非递归名词短语和非递归动词短语;2 )设计新的中心词映射表;3)引进上下文配置框架以更具体地描述二元依存结构。由于融合了以上三种潜在语言知识,模型的F1值提高了2 37% ,完全匹配正确率提高了5 36 %。
关键词
人工智能
自然语言处理
统计句法分析
非递归短语
中心词映射表
上下文配置框架
Keywords
artificial intelligence
natural language processing
statistical parsing
non-recursive NPs
head percolation table
context configuration frame
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
融合丰富语言知识的汉语统计句法分析
熊德意
刘群
林守勋
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2005
2
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