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提出一种基于最大熵模型和投票法的汉语动词与动词搭配识别方法.该方法通过组合目标动词与候选搭配词的上下文词性信息以及关联程度的统计信息构成5种复合特征模板,然后利用最大熵方法获得它们对应搭配识别器,最后采用最好搭配识别器占优的投票法构造组合识别器.实验结果表明,同时包含上下文词性信息和统计信息的识别器优于单纯包含上下文词性信息或统计信息的识别器,但最好搭配识别器占优的组合识别器效果更佳. 相似文献
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针对无源定位跟踪中野值的出现会降低滤波的可靠性和稳定性问题,结合新息似然的概念提出了一种基于似然的野值检测与剔除方法。通过计算卡尔曼滤波更新中得到的似然值,设定门限,以达到野值的检测与剔除的目的。仿真结果表明,该算法有效地处理了野值对定位跟踪精度的影响,使得目标定位跟踪精度有了较大的提高。 相似文献
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