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短语边界的识别是浅层句法分析或组块分析的基础,对真实文本的处理具有重要意义.在一个含有64426词的汉语树库的支持下,本文设计并实现了基于神经元网络的汉语短语边界自动识别模型.初步实验结果显示,该模型的界定准确率为93.24%(封闭测试)和92.56%(开放测试).
基于神经元网络的汉语短语边界识别
【摘 要】
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短语边界的识别是浅层句法分析或组块分析的基础,对真实文本的处理具有重要意义.在一个含有64426词的汉语树库的支持下,本文设计并实现了基于神经元网络的汉语短语边界自动识
【机 构】
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清华大学智能技术与系统国家重点实验室
【出 处】
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中文信息学报
【发表日期】
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2002年2期
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)
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