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英文介词短语归并歧义的RMBL分类器消解

Rule-And Memory-Based Learning to English Preposition Phrase Attachment Disambiguation
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摘要 采用"规则+例外"分类器来解决英文介词短语的消歧问题.对于规律性知识,在学习和推理过程中以规则形式处理;对于不是规律性知识的,采用Memory-Based Learning的方式进行学习、分类和推理.在2套标准训练集和测试集环境下,不借助任何其它自然语言知识库,本文所采用"规则+例外"分类器所得到的正确率分别为80.85%和81.2%,取得了很好的效果.
作者 鲁松
机构地区 国家计算机网络与信息安全实验室 北京邮电大学 北京启明星辰信息技术有限公司
出处 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z1期90-95,共6页 Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications
关键词 英文介词短语消歧 基于"规则+实例"学习的分类器 计算语言学
分类号 TN391 [电子电信—物理电子学]
  • 相关文献

参考文献17

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二级参考文献1

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共引文献263

北京邮电大学学报
2005年 第z1期

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