| 面向政治新闻领域的中文文本校对方法研究 |
| |
| 引用本文： | 张仰森,唐安杰,张泽伟.面向政治新闻领域的中文文本校对方法研究[J].中文信息学报,2014,28(6):79-84. |
| |
| 作者姓名： | 张仰森 唐安杰 张泽伟 |
| |
| 作者单位： | 北京信息科技大学 智能信息处理研究所,北京,100192 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61070119,61370139);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519)和北京市教委专项基金(PXM2012-014224-000020) |
| |
| 摘 要： | 政治新闻领域内文本错误多为语义级错误。在研究新闻领域文本政治性差错的语言表述特征的基础上,分析了报刊新闻中政治性差错的表现类型,构建了面向各类错误侦测的词库和知识库。通过研究政治新闻文本的语言学特征,提出了一个政治性差错文本错误侦测规则的一般形式化模型,采用统计与规则相结合的策略实现政治新闻领域文本的语义校对。实验结果显示,该方法的召回率为65.5%,精确率为80.5%,具有较好的应用前景。
|
| 关 键 词： | 政治新闻 文本校对 查错模型 |
Chinese Text Proofreading for Political News Field |
| |
| ZHANG Yangsen,TANG Anjie,ZHANG Zewei.Chinese Text Proofreading for Political News Field[J].Journal of Chinese Information Processing,2014,28(6):79-84. |
| |
| Authors: | ZHANG Yangsen TANG Anjie ZHANG Zewei |
| |
| Affiliation: | Institute of Intelligent Information Processing, Beijing Information Science and Technology University, Beijing 100192, China |
| |
| Abstract: | Most of the errors in the political news are semantic errors. On the basis of analyzing expression characteristics of political errors in news field text, we summarize the political error types in the newspapers, and establish the corresponding knowledge bases for political error detection. According to the research on linguistic features of political news,a formal model of detecting political errors is presented. The strategy based on the combination of rules and Statistics is used to proofread semantic errors of the political news field. The results show a good application prospect of the method: with a recall rate of 65.5% and an accuracyof 80.5%. |
| |
| Keywords: | political news text proofreading error detecting model |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《中文信息学报》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《中文信息学报》下载全文 |
|
