基于错误驱动学习和知网的中文人名识别

针对统计与规则这2种方法的优缺点,提出一种基于转换的错误驱动学习与知网相结合的中文人名自动识别方法。利用标注语料库,根据在人名识别中的作用对人名上下文环境进行角色标注,提取标注后的实例,并采用基于转换的错误驱动方法和知网对提取的实例进行可用规则提取,结合规则和实例对文本进行人名识别。实验结果表明,与其他方法相比,该方法的中文人名识别准确率、召回率和 F值均有明显提高。     

基于错误驱动的翻译模板自动获取

翻译模板自动获取是提高MT系统译文输出质量和领域快速移植能力的关键性因素.利用Tree-to-String方法来抽取等价对,使用错误驱动的学习方法来获取翻译模板.将获取的模板用于MTS2005中,同时对其译文质量进行开放测试.实验结果表明:所提出的模板获取方法的性能要好于传统方法,当新模板加入系统原模板库后,开放测试语料的3元Nist评测分数提高了3.41%.