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汉语述语形容词机器词典机器学习词聚类研究
被引量:
3
1
作者
王锦
陈群秀
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007年第3期40-46,共7页
本文提出了一个基于现代汉语述语形容词机器词典以及平衡语料库的形容词多信息聚类算法。聚类的过程根据形容词的语料提取了三重信息(所修饰的名词,同义近义词以及反义词),从而使形容词与形容词之间构成网络关系。本文重点描述了如何根...
本文提出了一个基于现代汉语述语形容词机器词典以及平衡语料库的形容词多信息聚类算法。聚类的过程根据形容词的语料提取了三重信息(所修饰的名词,同义近义词以及反义词),从而使形容词与形容词之间构成网络关系。本文重点描述了如何根据三重信息分别建模计算形容词的相似性并通过计算字面相似度以及路径权值这些辅助信息修正每两个形容词之间的相似度,从而在某种程度上缓解了数据稀疏的问题,实验结果显示该算法是有效的。
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关键词
人工智能
机器翻译
机器学习
词聚类
搭配对
Kendall
τ系数法
字面相似度
路径权值
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题名
汉语述语形容词机器词典机器学习词聚类研究
被引量:
3
1
作者
王锦
陈群秀
机构
清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007年第3期40-46,共7页
基金
国家863计划资助项目(2001AA114210-01)
文摘
本文提出了一个基于现代汉语述语形容词机器词典以及平衡语料库的形容词多信息聚类算法。聚类的过程根据形容词的语料提取了三重信息(所修饰的名词,同义近义词以及反义词),从而使形容词与形容词之间构成网络关系。本文重点描述了如何根据三重信息分别建模计算形容词的相似性并通过计算字面相似度以及路径权值这些辅助信息修正每两个形容词之间的相似度,从而在某种程度上缓解了数据稀疏的问题,实验结果显示该算法是有效的。
关键词
人工智能
机器翻译
机器学习
词聚类
搭配对
Kendall
τ系数法
字面相似度
路径权值
Keywords
artificial intelligence
machine translation
machine learning
clustering
compositional pairs
Kendall's τcoefficient
literal similarity
route weight
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
操作
1
汉语述语形容词机器词典机器学习词聚类研究
王锦
陈群秀
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2007
3
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