基于统计和规则的常用词的兼类识别研究

作     者：夏静 柴玉梅 昝红英 XIA Jing;CHAI Yu-mei;ZAN Hong-ying

作者机构：郑州大学信息工程学院河南郑州450001 

基　　金：国家自然科学基金项目(60970083) 模式识别国家重点实验室开放课题基金项目 河南省科技创新人才杰出青年基金项目(104100510026) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2013年第34卷第2期

页      码：654-659页

摘      要：词的兼类问题是汉语词性标注中的关键问题之一。针对常用词的兼类识别进行研究,综合考虑了影响兼类词识别的不同特征,分别使用条件随机场模型、最大熵模型和k最近邻等统计方法,根据兼类词本身的特点以及其在上下文句子中的关系,同时针对不同的方法采用词语信息、词性信息等不同的特征模板分别对训练语料进行特征抽取,并取得了较好的实验结果;对一些识别结果不够理想的词又尝试了规则的方法,构建兼类词的规则,不断进行测试,改进规则库,在相同的条件下,得到了优于统计方法的实验结果。

主 题 词：中文信息处理 兼类词 条件随机场 最大熵 K近邻 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2013.02.051

馆 藏 号：203627222...