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一种新型英语基本名词短语识别方法——基于边界概率与N_Gram词性串规则相结合
被引量:
1
1
作者
韩朝阳
刘国兵
王跃武
《软件导刊》
2015年第8期14-18,共5页
英语基本名词短语识别是一种重要的基础性自然语言处理活动,其识别准确率与召回率直接影响其它相关自然语言处理活动效果。在分析、总结几种具有代表性基本名词短语识别方法的基础上,提出了一种新型识别方法,其核心是:把边界概率与N_Gra...
英语基本名词短语识别是一种重要的基础性自然语言处理活动,其识别准确率与召回率直接影响其它相关自然语言处理活动效果。在分析、总结几种具有代表性基本名词短语识别方法的基础上,提出了一种新型识别方法,其核心是:把边界概率与N_Gram词性串规则相结合作为识别判断条件,以"假拟中心词"为起点,分别向左、向右识别出当前"假拟中心词"所在基本名词短语的左、右边界。实验证明,该方法的识别准确率为97.13%、召回率为98.75%,FB=1为97.93%。
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关键词
英语基本名词短语识别
边界概率
N_Gram词性串规则
假拟中心词
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职称材料
题名
一种新型英语基本名词短语识别方法——基于边界概率与N_Gram词性串规则相结合
被引量:
1
1
作者
韩朝阳
刘国兵
王跃武
机构
上海杉达学院计算机科学与技术学院
河南师范大学外国语学院
出处
《软件导刊》
2015年第8期14-18,共5页
基金
2014年国家社科基金项目(14BYY084)
文摘
英语基本名词短语识别是一种重要的基础性自然语言处理活动,其识别准确率与召回率直接影响其它相关自然语言处理活动效果。在分析、总结几种具有代表性基本名词短语识别方法的基础上,提出了一种新型识别方法,其核心是:把边界概率与N_Gram词性串规则相结合作为识别判断条件,以"假拟中心词"为起点,分别向左、向右识别出当前"假拟中心词"所在基本名词短语的左、右边界。实验证明,该方法的识别准确率为97.13%、召回率为98.75%,FB=1为97.93%。
关键词
英语基本名词短语识别
边界概率
N_Gram词性串规则
假拟中心词
Keywords
English Base Noun Phrase Identification
Boundary Probability
N_Gram String of Part of Speech
pseudo center word
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新型英语基本名词短语识别方法——基于边界概率与N_Gram词性串规则相结合
韩朝阳
刘国兵
王跃武
《软件导刊》
2015
1
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