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基于多特征的自适应新词识别
引用本文:罗智勇,宋柔.基于多特征的自适应新词识别[J].北京工业大学学报,2007,33(7):718-725.
作者姓名:罗智勇  宋柔
作者单位:北京工业大学,计算机学院,北京,100022;北京语言大学,语言信息处理研究所,北京,100083;北京语言大学,语言信息处理研究所,北京,100083
基金项目:国家自然科学基金(60272055,60572159);;国家“八六三”计划资助项目(2001AA114111);;教育部科学技术研究重点项目(00128,107017).
摘    要:为提高自动分词系统对未登录词的识别性能,提出和实现了一种基于多特征的自适应新词识别方法,综合考虑了被处理文本中重复字符串的上下文统计特征(上下文熵)、内部耦合特征(似然比)、背景语料库对比特征(相关频率比值)以及自动分词系统辅助的边界确认信息等,并直接从被抽取文本中自动训练识別模型.同时,新词识别过程在字串PAT-Array数据结构上进行,可以抽取任意长度的新词语.实验结果表明,该方法新词发现速度快、节省存储空间.

关 键 词:自然语言处理系统  计算语言学  词语处理  新词识别  多特征  自适应  自动分词
文章编号:0254-0037(2007)07-0718-08
修稿时间:2005-12-20

Adaptive Method for Chinese New Word Identification Based on Multi-features
LUO Zhi-yong,SONG Rou.Adaptive Method for Chinese New Word Identification Based on Multi-features[J].Journal of Beijing Polytechnic University,2007,33(7):718-725.
Authors:LUO Zhi-yong  SONG Rou
Affiliation:1. College of Computer Science, Beijing University of Technology, Beijing 100022, China; 2. Center for Language Information Processing, Beijing Language and Culture University, Beijing 100083, China
Abstract:To improve the performance of new word identification in Chinese word segment,the authors pro- pose an adaptive method for Chinese new word identification based on multi-feature method for off line corpus processing,in which many features,including context-entropy,likelihood ratios,frequency ratio against background corpus and boundary-verification with basic segmentation are introduced to evaluate the candidate words.And all of the features are integrated into an adaptive SVM classifier.Candidate new words...
Keywords:natural language processing system  computational linguistics  word processing  new word identification  multi-features  adaptation  word segmentation  
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