基于神经元网络的汉语短语边界识别  

Automatic Prediction of Chinese Phrase Boundary Location with Neural Networks

作　　者：奚晨海[1] 孙茂松[1] 

机构地区：[1]清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京100084

出　　处：《中文信息学报》2002年第2期20-26,共7页Journal of Chinese Information Processing

基　　金：国家重点基础研究发展规划项目的支持 (编号 :G19980 30 5 0 7)

摘　　要：短语边界的识别是浅层句法分析或组块分析的基础 ,对真实文本的处理具有重要意义。在一个含有 6 442 6词的汉语树库的支持下 ,本文设计并实现了基于神经元网络的汉语短语边界自动识别模型。初步实验结果显示 ,该模型的界定准确率为 93 2 4 % (封闭测试 )和 92 5 6 % (开放测试 )。Prediction of Chinese phrase boundary location is the base of shallow parsing or chunk parsing.It is also very important for processing real texts.With the support of our Chinese treebank including 64426 words, this paper designs and implements a method for automatic prediction of Chinese phrase boundary location based on neural network. The preliminary results show that the precision is 93.24%(close testing) and 92.56%(open testing) respectively.

关 键 词：汉语短语边界自动识别 神经元网络 中文信息处理 浅层句法分析 组块分析 文字识别 

分 类 号：TP391.43[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]