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1.
基于统计方法的中文姓名识别   总被引:31,自引:6,他引:25  
本文介绍一个中文姓名的自动识别系统,该系统使用从姓名样本库和真实文本语料库中得到的大量统计数据,以提高系统识别性能。我们从1994年人民日报中随机抽取100篇文章作为测试样本,实验结果表明,准确率和召加回率可同时达到90%以上。  相似文献
2.
基于统计的汉语组块分析   总被引:16,自引:6,他引:10  
刘芳  赵铁军  于浩 《中文信息学报》2000,14(6):28-32,39
组块分析是一种大大降低句法分析难度的有效手段。本文针对汉语普遍规律,提出了一套符合汉语语言特点的汉语组块体系,并在此基础上设计实现了一种统计与错误驱动相结合的、能够分析有限层次的组块自动识别算法。实验证明,该方法能够有效地处理真实文本中的浅层分析问题,具有较好的准确率和鲁棒性。  相似文献
3.
基于统计方法的汉语自动文摘系统研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
本文简要介绍了文本的向量空间模型表示,并提出了用该模型进行非受限真实文本的自动文摘方法。其基本思想是对输入文本进行项(本文为词和概念)的统计,根据不同项在文本中的分布评估其重要性,据此和其它信息形成句子的综合权重,生成摘要。文中较详细地介绍了系统的实现及实验结果,同时提出了对文摘系统的评价方法。  相似文献
4.
基于边界点词性特征统计的韵律短语切分   总被引:10,自引:6,他引:4  
由于基于规则方法的文本处理系统在系统建立时需要总结大量的规则,而且很难保证它在处理大规模真实文本时的强壮性,因此本文在使用统计方法进行韵律短语切分方面做了一些有益的探索。先对文本进行自动分词和自动词性标注,然后利用从已经经过人工标注的语料库中得到的韵律短语切分点的边界模式以及概率信息,对文本中的韵律短语切分点进行自动预测,最后利用规则进行适当的纠错。通过对一千句的真实文本进行封闭和开放测试,词性标注的正确率在95%左右,韵律短语切分的召回率在60%左右,正确率达到了80%。  相似文献
5.
一种基于可信度的人名识别方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
罗智勇  宋柔 《中文信息学报》2005,19(3):67-72,86
专名识别技术是影响中文自动分词精度的一个重要方面,也是自动分词技术的难点之一.本文以人名识别为例,分析了目前流行的基于语料库和统计语言模型的专名识别方法中在概率估值问题上存在的弊端;同时在规则和统计相结合的基础上,提出了一种基于可信度的人名识别方法,并给出了一个渐进式模型训练方法,克服了人工标注语料库规模的限制.从我们对<人民日报>1998年1月、2000年12月(共约379万字)语料的测试结果来看,基于可信度的人名识别方法比传统的概率估值方法识别效果有一定的提高.  相似文献
6.
一种新的基于统计向量和神经网络的边缘检测方法   总被引:8,自引:1,他引:7  
通过构造不同的统计量定量描述了边缘点邻域灰度的分布特征,并将4个统计量组成统计向量.计算训练图像的统计向量作为样本对BP神经网络训练,然后将训练的BP网络直接用于边缘检测.新方法在统计向量的构造上充分考虑了边缘点和噪声点的区别,具有较好的抗噪性能;BP网络的结构和训练都比较简单;而且不需要设定阈值检测边缘.实验表明,新方法抗噪性能好,达到了令人满意的边缘检测效果.  相似文献
7.
数据挖掘中的统计方法概述   总被引:7,自引:2,他引:5  
统计方法有成熟的数学基础,可以很好的对数据进行解释,在数据挖掘中有着大量的运用。文章回顾了数据挖掘中常用的统计方法,包括传统的统计方法(回归分析、主成分分析、判别分析和聚类分析)和其他一些非机器学习的方法(模糊集、粗糙集和统计学习理论),分析了各种统计方法的优缺点。  相似文献
8.
规则与统计结合分析汉语   总被引:4,自引:2,他引:2  
在自然语言处理中,规则方法和统计方法各有优缺点。采用规则方法进行汉语切分、标注,并采用规则方法与切分标注评分结合进行消歧。对切分标注正确的句子进行句法分析,并采用规则方法与句法语义评分结合进行消歧。根据对多个结果的评分,选择出评分较大的结果,尽可能早地删除掉不正确的结果,从而加快汉语分析的速度,减少分析的空间消耗,提高分析的正确率。  相似文献
9.
一种基于统计的分段排序算法   总被引:3,自引:1,他引:2  
李井润 《微计算机应用》2004,25(3):274-279,283
模仿手工对大记录量,少关键字值的排序方法,提出一种基于统计的分段排序算法。在此基础上,提出一种适合一般情况的有限次统计分段排序算法。算法的时间复杂度为O(n),而空间占用极少,算法的排序速度与记录的初始分布无关。算法适合对大数据量进行排序。  相似文献
10.
一种基于统计方法的入侵检测模型的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
由于传统的基于信息加密的被动式信息保护技术不能满足现代信息安全的需求.主动检测攻击的防御技术变得迫切重要,本文正是基于这种需要而提出的一种基于统计方法的入侵检测模型。审计记录是入侵检测模型实施的依据。本文使用神经网络技术来训练这些审计记录,获得每个属性的正常区间,通过区间选取算法,就可得到阀值向量,结合加权特征向量和伯努利向量,就可以进行加权入侵得分的计算和疑义商的计算,疑义商就是本模型判断入侵的依据,其值越大意味着相应的会话入侵的可能性越大。只要根据领域专家的经验。设置相应的阀值就可以自动地实现入侵报警。  相似文献
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