组块识别

作品数：14被引量：64H指数：5
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：黄德根姚天顺李珩李优张俐更多>>
相关机构：大连理工大学东北大学东北师范大学桂林电子科技大学更多>>
相关期刊：《北京邮电大学学报》《高原科学研究》《山东大学学报（理学版）》《现代电子技术》更多>>
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基于藏文音节结合BiLSTM-CRF的藏语语义组块分类标注被引量：1
《高原科学研究》2024年第2期118-125,共8页旦正吉 华却才让 完么措 白颖 
国家自然科学基金项目(62166034);藏语智能信息处理及应用国家重点实验室项目(2020-ZJ-Y05);青海省基础研究计划项目(2020-0301-ZJC-0042);青海省应用基础研究计划项目(2021-ZJ-727).
针对藏语句子语义分析中语义种类繁多且广泛存在歧义的难点,提出了基于藏文音节向量和BiL-STM-CRF混合模型相结合的藏语语义组块识别方法。首先制定了13种语义组块标注规范,其次构建了13211句语义组块标注语料库,在此基础上采用TS-BiLST...
关键词：藏语 语义组块识别 TS-BiLSTM-CRF模型 标注规范 
基于CRF和多元规则的层次化句法分析被引量：3
《吉林大学学报（理学版）》2020年第6期1452-1460,共9页杨陈菊 孙俊 皮乾东 邵玉斌 龙华 
国家自然科学基金(批准号:61761025)。
针对句法分析中细粒度和粗粒度组块识别模型的冲突问题,为解决句法分析中词语搭配规则多、减少搭配优先级变动的影响,提出一种结合条件随机场(CRF)和多元规则的层次化句法分析模型.先利用CRF算法识别细粒度语句的组块标记序列,然后结合...
关键词：层次句法分析 条件随机场 多元规则 组块识别 
融入注意力机制的越南语组块识别方法被引量：1
《中文信息学报》2019年第12期91-100,共10页王闻慧 毕玉德 雷树杰 
对于越南语组块识别任务,在前期对越南语组块内部词性构成模式进行统计调查的基础上,该文针对Bi-LSTM+CRF模型提出了两种融入注意力机制的方法:一是在输入层融入注意力机制,从而使得模型能够灵活调整输入的词向量与词性特征向量各自的权...
关键词：越南语 组块识别 Bi-LSTM+CRF模型 注意力机制 
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 
支持向量机的应用研究被引量：2
《电脑知识与技术》2012年第11X期8060-8062,8065,共4页宋静 
该文将支持向量机应用到组块识别中,并利用支持向量机算法完成了组块识别任务。实验结果表明支持向量机算法在组块识别中有较好的应用。该文的研究结果可以广泛的应用到自然语言处理领域中。
关键词：支持向量机 核函数 组块识别 
基于SVM的快速中文组块分析方法被引量：1
《现代电子技术》2012年第21期93-96,共4页孔令鹏 张琛 张权 
基于结构风险最小化的SVM(支持向量机)统计学习理论随着样本数量的增加,不仅训练模型的时间开销会非线性地增长,而且分类的时间开销也会随着支持向量个数的增加而增大。为了使语言分析模型涵盖足够的语言现象并能快速完成模型训练和句...
关键词：中文信息处理 组块识别 组块特征 支持向量机 
基于支持向量机和转换的错误驱动学习方法的组块识别
《南阳师范学院学报》2009年第6期68-70,共3页王达 张坤 
支持向量机在高维特征空间的输入数据上具有较高的泛化性能,能够独立于小范围内的数据维数计算.基于转换的学习方法能自动融合不同类型的知识,所得到的模板可以显示一些语言知识,这些语言知识对于语言学及其他相关研究有重要意义.利用...
关键词：组块 支持向量机 基于转换的学习 
分布式策略与CRFs相结合识别汉语组块被引量：6
《中文信息学报》2009年第1期16-22,共7页黄德根 于静 
国家863高技术研究发展计划资助项目(2006AA012140);国家自然科学基金资助项目(60673039)
该文提出了一种基于CRFs的分布式策略及错误驱动的方法识别汉语组块。该方法首先将11种类型的汉语组块进行分组,结合CRFs构建不同的组块识别模型来识别组块;之后利用基于CRFs的错误驱动技术自动对分组组块进行二次识别;最后依据各分组F...
关键词：计算机应用 中文信息处理 组块识别 条件随机域(CRFs) 分布式策略 基于CRFs的错误驱动 浅层句法分析 
级联中文组块识别被引量：2
《北京邮电大学学报》2008年第1期14-17,共4页秦颖 王小捷 钟义信 
语言司民文语科库工具建设项目(MZ115-022)
基于统计方法的中文组块研究大多借鉴CoNLL2000英文组块的思想,建立了组块表示的BIO模型,并将组块识别任务作为一种为词序列标注的多分类问题.为降低分类复杂度,采取了一种分解识别法,即先识别组块的边界,再进行组块类别判定.基于条件...
关键词：中文组块 边界识别 类别识别 条件随机场 
基于SVM的组块识别及其错误驱动学习方法被引量：6
《中文信息学报》2006年第6期17-24,共8页黄德根 王莹莹 
国家自然科学基金资助项目(60373095;60373096)
给出了一种错误驱动学习机制与SVM相结合的汉语组块识别方法。该方法在SVM组块识别的基础上,对SVM识别结果中的错误词语序列的词性、组块标注信息等进行分析,获得候选校正规则集;之后按照阈值条件对候选集进行筛选,得到最终的校正规则集...
关键词：计算机应用 中文信息处理 组块分析 错误驱动学习 支持向量机(SVM) 规则集 
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