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基于最大熵模型的英文名词短语指代消解 总被引:11,自引:0,他引:11
提出了一种新颖的基于语料库的英文名词短语指代消解算法,该算法不仅能解决传统的代词和名词/名词短语间的指代问题,还能解决名词短语间的指代问题。同时,利用最大熵模型,可以有效地综合各种互不相关的特征,算法在MUC7公开测试语料上F值达到了60.2%,极为接近文献记载的该语料库上F值的最优结果61.8%。 相似文献
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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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