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结合条件随机场与伯克利句法分析器对中文专利文献中的单层并列结构进行识别。在经过分词和词性标注的中文专利语料的基础上,分别运用条件随机场和伯克利句法分析器对专利语料中的单层并列结构进行识别,提取两种机器模型相同的和识别结果中满足相应规则的并列结构识别结果。实验结果表明,该方法有效的识别了专利文献中的单层并列结构,取得了73.09%的F值。 相似文献
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本文利用中文专利语料库,对中文专利文献中的并列结构进行了分析,主要分析了中文专利文献中并列结构的依存特征。根据中文专利文献中并列结构的依存特征,总结出并列结构依存处理规则,并根据并列结构依存处理规则对中文专利文献的依存分析结果进行了规则后处理,规则处理后提高了识别的准确率。 相似文献
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专利信息抽取是专利分析的基础,属性及属性值的识别与抽取是专利信息抽取所要解决的关键问题。目前,在中文专利信息抽取领域针对属性和属性值同步抽取的研究较少。本文以中文专利摘要作为实验语料,运用统计学习知识,提出一种基于条件随机场的抽取方法。该方法将属性和属性值视为命名实体,利用语料训练得到条件随机场模型,从而实现对属性和属性值的抽取;再利用挖掘的关联规则完成属性与属性值匹配。实验结果的准确率、召回率和F值分别是80.8%、81.2%和81.0%,其表明该方法能够高效同步抽取属性和属性值。同时,在抽取结果的基础上,本文完成了对专利的分析和同类专利的比较,体现了本方法的实用价值。 相似文献
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基于移进归约的句法分析系统具有线性的时间复杂度,因此在大规模句法分析任务中具有特别实际的意义。然而目前移进归约句法分析系统的性能远低于领域内最好的句法分析器,例如,伯克利句法分析器。该文研究如何利用向上学习和无标注数据改进移进归约句法分析系统,使之尽可能接近伯克利句法分析器的性能。我们首先应用伯克利句法分析器对大规模的无标注数据进行自动分析,然后利用得到的自动标注数据作为额外的训练数据改进词性标注系统和移进归约句法分析器。实验结果表明,向上学习方法和无标注数据使移进归约句法分析的性能提高了2.3%,达到82.4%。这个性能与伯克利句法分析器的性能可比。与此同时,该文最终得到的句法分析系统拥有明显的速度优势(7倍速度于伯克利句法分析器)。 相似文献
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该文提出一种基于汉语语块这一浅层句法信息,并利用条件随机场模型的中文文本韵律短语边界预测方法。首先介绍语块的定义和标注算法,然后在进行了语块结构标注以及归并处理的语料上,利用CRFs算法生成相应模型对韵律短语进行识别。实验结果表明,基于语块信息的CRFs韵律短语识别模型的识别效果优于不利用语块结构的模型,其F值平均能够提高约十个百分点。 相似文献
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生物医学命名实体识别是从生物医学文献中获取关键知识的基础与关键任务.文中提出基于深层条件随机场的生物医学命名实体识别方法,构建多层结构的深层条件随机场模型,在不同层次的特征上结合增量式学习策略,选择最优特征集.最后通过基于〈全名,缩写〉对和基于领域信息的错误纠正算法,进一步修正识别结果.在生物医学命名实体评测语料JNLPBA上的实验验证文中方法的有效性. 相似文献
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句法分析性能的高低对机器翻译、信息检索、语音识别等自然语言处理相关应用领域的发展有着很大的影响。该文基于LDC 14年的新华社语料,采用开源中文句法分析器Stanford parser和Berkeley parser,在内部分词系统和外部分词系统两种策略下对句法分析的性能进行对比分析,并就实验结果提出自己的分析和思考。 相似文献
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标点符号的边界识别是自然语言处理的重要研究内容,它是分词、语块识别等应用的基础。为了实现中文中用于表示并列成分分割的顿号的边界识别,采用了用于序列分割和标记的条件随机场(CRF)方法进行顿号边界识别。首先对顿号边界识别任务进行了两种类型的描述,然后对顿号语料的标注方法和过程以及特征选择进行了研究,通过采用语料推荐和十折交叉验证两种数据集分配方法分别进行了边界识别实验。实验结果表明,通过条件随机场方法结合选择的边界识别特征能够进行顿号边界识别,其顿号边界识别的F值在基准实验的基础上提高了10.57%,由顿号分隔的词语识别其F值可达85.24%。 相似文献
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中文地名的自动识别是命名实体识别任务中难度较大的任务之一,目的是从中文文本中自动准确提取地理专用名词.文中使用统计模型中的条件随机场对中文地名的自动识别在字一级粒度进行了研究.在研究中利用条件随机场能任意添加特征的优点,合理引用了丰富的特征组合,在大规模语料上进行训练,统计获得标注序列基于特征集的条件概率分布,并采用序列标注的方式,实现中文地名的自动识别.多次闭合测试和开放测试结果F1值为90%左右,识别效果良好. 相似文献
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中文Base NP识别: 错误驱动的组合分类器方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文采用一种新的错误驱动的组合分类器方法来实现中文Base NP识别。本文首先对中文和英文Base NP识别技术现状进行了简要分析和概述,明确了中文Base NP识别的任务,然后,基于前人的工作提出了错误驱动的组合分类器方法,其基本思路是: 通过对比两种不同类型的分类器—基于转化的方法和条件随机场方法的分类结果,再利用支持向量机学习其中的错误规律,对两分类器产生的不同结果进行纠错,从而达到提高系统整体性能的效果。我们在宾州中文树库转化得到的Base NP语料集上进行了Base NP识别交叉验证实验,与单独使用基于转化的方法、条件随机场方法以及支持向量机方法相比较,错误驱动的组合分类器方法的实验结果都有所提高,最佳结果F值达到了89.72%,相对于文中Base NP识别的其他方法,最大提高幅度为2.35%。 相似文献
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中文机构名称识别是中文自然语言处理的一项重要的研究课题。以中文医疗机构名识别为目标,从因特网上抓取了30余万条机构名和1 500篇包含医疗机构名的文本语料,对医疗机构名的组成特点和上下文信息进行详细的分析,总结出若干模式、规则和特征,最后结合条件随机场模型,建立了一个统计和规则相结合的中文医疗机构名识别模型。实验结果表明,该模型的识别效果很好。 相似文献
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现有领域本体概念上下位关系抽取方法受到手工标注和特定模式的限制。针对该问题,提出一种基于层叠条件随机场的领域本体概念上下位关系抽取方法。以自由文本为抽取对象,采用两层条件随机场算法,将训练数据处理成条件随机场能识别的线性结构。低层条件随机场模型考虑词之间的长距离依赖,对词进行建模,识别出领域概念并对概念进行顺序组合,结合模板定义特征得到概念对;高层模型对成对概念进行上下位语义标注,识别出领域本体概念之间的上下位关系。采用真实语料进行实验,结果表明,该方法具有较好的识别效果。 相似文献
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命名实体识别属于自然语言处理的基础研究领域,是信息抽取、信息检索、机器翻译、组块分析、问答系统等多种自然语言处理技术的重要基础。主要研究中文命名实体中对复杂地名和复杂机构名的识别,提出一种基于多层条件随机场的命名实体识别的方法。对大规模真实语料进行开放测试,两项识别的召回率、准确率和F值分别达到91.95%、89.99%、90.50%和90.07%、88.72%、89.39%。 相似文献
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否定信息识别是将自然语言中的肯定信息与否定信息分离,它对信息检索、文本挖掘、情感分析等都有重要作用。该文主要对汉语否定信息中的触发词识别和覆盖域识别进行研究,采用双向长短期记忆网络结合条件随机场(BiLSTM-CRF)为模型,预训练的词向量为输入特征对触发词进行识别,在此基础上添加已知触发词特征对覆盖域进行识别。中文否定与不确定信息语料上,触发词识别取得F1值为91.03%,覆盖域识别在该语料的子语料财经新闻上取得F1值最高为73.91%。实验结果表明,这一模型在汉语否定触发词识别和覆盖域识别上取得的效果优于CRF模型和BiLSTM模型。 相似文献