浅层句法分析

作品数：22被引量：89H指数：6
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基于浅层句法分析和最大熵的问句语义分析被引量：2
《计算机科学与探索》2017年第8期1288-1295,共8页李冬梅 张琪 王璇 檀稳 
中央高校基本科研业务费专项资金No.TD2014-02;国家自然科学基金No.61602042~~
为了使中文问答系统能够准确高效地识别问句的语义,在构建生物医学领域本体的基础上,提出了一种基于浅层句法分析和最大熵模型的语义分析算法。该算法首先对自然语言问句进行语义块识别,如果识别成功,则形成问句向量,然后利用本体进行SP...
关键词：中文问答系统 本体 浅层句法分析 最大熵 SPARQL查询 
基于初中藏语文教材语料库浅层句法分析被引量：2
《西北民族大学学报（自然科学版）》2017年第2期36-41,共6页王文玲 
通过借鉴前人在英语和汉语中,对组块的定义,针对初中藏语文教材语料库的特点和现代藏语中组块的语序规则,提出了6种藏语组块类型,并从组块的类型、频率等分布情况的统计和组块间同现关系的统计,对初中藏语文教材的结构构成和内容构成进...
关键词：初中藏语文教材 语料库 组块统计 
汉语组块分析研究综述被引量：12
《中文信息学报》2013年第3期1-8,共8页李业刚 黄河燕 
国家自然科学基金资助项目(61132009;61201352)
组块分析作为浅层句法分析的代表,既可以满足很多语言信息处理系统对于句法功能的需求,又可以作为子任务,在词法分析和完全句法分析以及语义分析中间架起一座桥梁,为句子进行进一步深入分析提供有力的支持,因此众多的研究将注意力集中...
关键词：中文信息处理 浅层句法分析 组块分析 组块识别 
基于HMSVM模型的中文浅层句法分析被引量：1
《电脑开发与应用》2013年第2期30-32,共3页王仲华 卢娇丽 付继宗 
隐马尔科夫支持向量机(HMSVM)是一种新颖的结构化支持向量机模型,该模型在序列标注学习任务比如英文组块分析中的有效性已经被证明,将该模型用于中文浅层句法分析识别任务,实验结果表明,该模型获得了较好的准确率和召回率。
关键词：浅层句法 隐马尔科夫支持向量机 序列标注 边界识别 
基于最大熵的汉语短语结构识别方法被引量：3
《计算机工程》2011年第16期206-208,211,共4页霍亚格 黄广君 
河南省科技攻关计划基金资助项目(102102210159)
为提高计算机对汉语信息的处理能力,更好地进行浅层句法分析,提出一种基于最大熵的汉语短语结构识别方法。利用词语之间的互信息知识对句子的短语结构边界进行预测,应用最大熵模型建立原子模板与复合模板,选择有效的特征构成特征集,实...
关键词：浅层句法分析 互信息 边界预测 最大熵模型 特征选择 
基于联合方法的中文语义角色标注
《小型微型计算机系统》2011年第11期2315-2319,共5页王文学 李芳 
国家自然科学基金项目(60873134)资助
目前基于机器学习的中文语义角色标注(Semantic Role Labeling,SRL)方法大致可以分为两类:基于深层句法分析的方法和基于浅层句法分析的方法.由于基于这两种方法的SRL系统在性能和健壮性上各有优缺点,本文试图联合基于这两种方法的SRL...
关键词：语义角色标注 深层句法分析 浅层句法分析 CHINESE PropBank SVM 
基于CRF和转换错误驱动学习的浅层句法分析被引量：1
《广西师范大学学报（自然科学版）》2011年第3期147-150,共4页张芬 曲维光 赵红艳 周俊生 
国家自然科学基金资助项目(60773173;61073119);国家哲学社科基金资助项目(10CYY021);江苏省自然科学基金资助项目(BK2010547);江苏省教育厅自然科学基金资助项目(10KJB520009);江苏省高校社科基金资助项目(06SJB71007)
本文提出一种CRF和基于转换错误驱动相结合的中文浅层句法分析方法。该方法应用于宾州大学中文树库,取得不错的组块识别效果。在CRF识别的基础上,对初始识别结果中的组块标注信息进行统计分析,获得候选转换规则集合;再根据定义的规则评...
关键词：浅层句法分析 CRF 转换错误驱动学习 转换规则集 
融合浅层句法分析的蛋白质互作用信息抽取方法被引量：2
《计算机应用研究》2011年第3期972-975,共4页钱伟中 王娟 傅翀 秦志光 
国家高科技发展规划项目(2006AA01Z411)
针对传统基于机器学习方法在蛋白质互作用信息抽取中的缺陷,提出融合浅层句法分析的信息抽取方法,该方法将候选的句子进行浅层句法分析,包括对短语切分、同位语分析、并列结构分析、句子切分的处理。经过该步骤,句子被划分为多个单独的...
关键词：蛋白质互作用 信息抽取 浅层句法分析 最大熵 
基于浅层句法分析的中文语义角色标注研究被引量：10
《中文信息学报》2011年第1期116-122,共7页王鑫 孙薇薇 穗志方 
国家自然科学基金资助项目(60873156);国家社科基金资助项目(09BYY032)
语义角色标注是获取语义信息的一种重要手段。许多现有的语义角色标注都是在完全句法分析的基础上进行的,但由于现阶段中文完全句法分析器性能比较低,基于自动完全句法分析的中文语义角色标注效果并不理想。因此该文将中文语义角色标注...
关键词：语义角色标注 浅层句法分析 语素 构词法 
利用浅层句法分析提取特征的词义消歧
《计算机工程与设计》2010年第21期4704-4707,共4页孙超 张仰森 
国家自然科学基金项目(60873013);北京市自然科学基金B类重点项目(KZ200811232019);北京市属市管高校人才强教计划基金项目(PXM2008_014215_055942)
针对如何从文本中提取高质量消歧特征的问题,提出了基于浅层句法分析的消歧特征提取算法,建立了以语块分析识别为核心的特征提取模型。该模型通过对实词类型语块识别、分析中心词语词性和虚词类型语块分析,得到多义词的消歧特征。以北...
关键词：词义消歧 浅层句法分析 语块 特征提取 最大熵模型 
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