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基于语义计算的语句相关度研究 总被引:42,自引:8,他引:34
李素建 《计算机工程与应用》2002,38(7):75-76,83
该文在中文问题回答系统中引入了语义计算。基于《词林》和hownet两种语言资源,提出计算词与词之间的相似度和相关度,然后得到语句间的相关度,系统通过对语句相关度的比较从而得到查询问题的最优答案。该方法采用了定量计算,易于结合到QA系统中,同时避免了很多传统的自然语言处理问题。试验结果表明该方法是有效的。 相似文献
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基于角色标注的中国人名自动识别研究 总被引:38,自引:0,他引:38
该文提出了一种基于角色标注的中国人名自动识别方法。其基本思想是:根据在人名识别中的作用,采取Viterbi算法对切词结果进行角色标注,在角色序列的基础上,进行模式最大匹配,最终实现中国人名的识别。识别过程中只需要将某个词作为特定角色的概率以及角色之间的转移概率。该方法的实用性还在于:这些角色信息完全可以从真实语料库中自动抽取得到。通过对16M字节真实语料库的封闭与开放测试,该方法取得了接近98%的召回率。文中介绍了计算所汉语词法分析系统ICTCLAS,集成人名识别算法之后,词法分析的准确率提高了1.41%,同时人名识别的综合指标F-1值达到了95.40%。不同实验从各个角度表明:基于角色标注的人名识别算法行之有效。 相似文献
6.
中文机构名称的识别与分析 总被引:35,自引:6,他引:29
中文机构名称数目庞大,层出不穷,经大多数收入词典,给自然语言处理带来困扰。但是,从语言学的角度来看,机构名称是一种偏正复合式专用名词同时又是一类较为简单的偏正名词词组,有自己的结构规律和形态标记。本文以高校名称为重点,以中国内地,香港和台湾三地实际语料为依据,从语言学和计算机技术两方面对机构名称的识别与分析展开讨论,并总结出相应的规则。 相似文献
7.
基于最大熵方法的中英文基本名词短语识别 总被引:35,自引:2,他引:33
使用了基于最大熵的方法识别中文基本名词短语。在开放语料Chinese TreeBank上,只使用词性标注,达到了平均87.43%/88.09%的查全率/准确率。由于,关于中文的基本名词短语识别的结果没有很好的可比性,又使用相同的算法,尝试了英文的基本名词短语识别的结果没有很好的可比性,又使用相同的算法,尝试了英文的基本名词短语识别。在英文标准语料TREEBANKⅡ上,开放测试达到了93.31%/93.04%的查全率/准确率,极为接近国际最优水平。这既证明了此算法的行之有效,又表明该方法的语言无关性。 相似文献
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