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基于Lucene的中文兴趣点名称的切分与匹配研究 被引量:3

Study Segmentaion and Matching of Chinese POIs Based on Lucene
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摘要 该文针对现有的中文POI(points of interest)匹配中存在的不足,提出了基于角色标注的中文POI匹配的方法,提高了POI匹配的准确性和效率。其基本思想是:根据在POI匹配中的作用,在对POI分词的基础上用HMM(Hide Markov Model隐马模型)对POI的切分单位进行角色标注,切分单位的角色不同,其在匹配过程中的地位也不同,在精确匹配失败后,再根据角色信息进行模糊匹配,从而提高了中文POI匹配成功率。 This paper analyzes the shortcoming of existed Chinese POI macthing methods.We present a role tagging-based way,which can improve the rate of POI macthing success.That is:tokens after segmentation are tagged using HMM with diffirent roles according to theirs functions in the generation of chinese POI s.Tokens with diffirent roles have diffirent degree of importance in matching.After exact matching failure.Fuzzy matching is excuted according to tokens' roles.
作者 刘晓娟
出处 《电脑知识与技术》 2011年第7X期5144-5146,5164,共4页 Computer Knowledge and Technology
关键词 分词 角色标注 HMM POI匹配 segmentation Chinese POI matching role tagging HMM
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献3

  • 1张刚 刘挺 卢志茂.隐马尔可夫模型和HowNet在汉语词义标注中的应用[J].计算机应用研究,2003,(9):102-104.
  • 2RABINER L R.A Tutorial on Hidden Markov Models and selected applications in speech recognition[J].Proceedings of IEEE,2001,77(2):361-363.
  • 3魏欧,吴健,孙玉芳,sonata.iscas.ac.cn.基于统计的汉语词性标注方法的分析与改进[J].软件学报,2000,11(4):473-480. 被引量:31

共引文献7

同被引文献19

引证文献3

二级引证文献13

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