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题名基于层叠CRF模型的词结构分析
被引量:7
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作者
方艳
周国栋
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机构
苏州大学自然语言处理实验室
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2015年第4期1-7,24,共8页
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基金
自然科学基金青年项目(61202162)
教育部博士点基金新教师类课题(20123201120011)
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文摘
传统的中文分词就是识别出每个词的边界,它忽略了汉语中词与短语分界不清这一特点。在理论上,语言学家对词边界的确定往往各持己见,各语料库的分词标准不能统一,在实践中也不能完全满足具体应用的需求。该文给出了基于层叠CRF模型的词结构自动分析方法,能够以较高的精确度获得词的边界信息和内部结构信息。相比于传统的分词,词的结构分析更加符合汉语词法与句法边界模糊的事实,解决了语料库标准的不一致性以及应用的不同需求。
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关键词
中文分词
内部结构
分词标准
层叠crf
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Keywords
Chinese word segmentation
internal structure
annotation standard
cascaded crfs
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于条件随机场模型的在线评论情感极性强度分析
被引量:1
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作者
刘伟
李秀霞
张伟志
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机构
曲阜师范大学传媒学院
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出处
《图书情报导刊》
2021年第12期25-30,共6页
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文摘
为了辨别在线评论的情感倾向,了解大众舆情对某一事件或产品的看法,采用层叠CRFs模型,把在线评论语句进行主客观分类、极性分类以及评论语句的褒贬强度分类,充分利用极性分类和褒贬强度分类之间的层次关系来改善情感分类的冗余关系,以期借助改进的条件随机场模型实现文本情感倾向及强度的分析,实现篇章级文本集的情感分析。
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关键词
情感分析
数据挖掘
在线评论
层叠crfs模型
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Keywords
emotion analysis
data mining
online comment
cascading crfs model
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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