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1. 助词“的”用法自动识别研究
刘秋慧, 张坤丽, 许鸿飞, 俞士汶, 昝红英
北京大学学报(自然科学版)    2018, 54 (3): 466-474.   DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.167
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在“三位一体”虚词用法知识库的基础上, 分别采用基于规则、基于CRF模型和神经网络模型的门循环单元, 对助词“的”用法进行自动识别, 识别的准确率分别为 34.4%, 77.5%和81.3%。在对助词“的”用法进行分析的基础上, 合并了部分用法, 并采用CRF模型和神经网络模型进行粗粒度用法识别, 准确率分别达到81.8%和 84.5%, 得到较明显的提高。期望识别结果可以应用于其他自然语言处理任务中。

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2. 副词“都”用法自动识别研究
张静杰,昝红英
北京大学学报(自然科学版)   
摘要806)      PDF(pc) (420KB)(345)    收藏
首先对副词“都”分别进行基于规则和基于统计两种方法的用法自动识别研究, 并具体分析它们的优点和不足, 然后尝试了规则与统计相结合的方法。3种方法的准确率分别为82%, 89.62%和98.54%, 实验数据表明, 采用规则和统计相结合的方法使副词“都”用法的自动识别取得较好的效果。
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