计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
26期
118-120,130
,共4页
最大熵模型%语叉块%概念层次网络
最大熵模型%語扠塊%概唸層次網絡
최대적모형%어차괴%개념층차망락
语义块切分是HNC理论的重要课题,与以往的处理策略不同,采用统计建模的方法来解决这一问题.采用词语、词性、概念等信息组成特征模板,并应用增量方法进行特征选择,构建了一个基于最大熵模型的语义块切分系统.在HNC标注语料库上的测试取得了较好的效果,开放测试的正确率和召回率分别达到了83.78%和91.17%.
語義塊切分是HNC理論的重要課題,與以往的處理策略不同,採用統計建模的方法來解決這一問題.採用詞語、詞性、概唸等信息組成特徵模闆,併應用增量方法進行特徵選擇,構建瞭一箇基于最大熵模型的語義塊切分繫統.在HNC標註語料庫上的測試取得瞭較好的效果,開放測試的正確率和召迴率分彆達到瞭83.78%和91.17%.
어의괴절분시HNC이론적중요과제,여이왕적처리책략불동,채용통계건모적방법래해결저일문제.채용사어、사성、개념등신식조성특정모판,병응용증량방법진행특정선택,구건료일개기우최대적모형적어의괴절분계통.재HNC표주어료고상적측시취득료교호적효과,개방측시적정학솔화소회솔분별체도료83.78%화91.17%.
