频繁子树模式在中心词识别中的应用研究

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cherish_zww

【摘要】

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中文问句中心词识别领域中,现有方法未能有效利用依存句法中的深层统计关系.为解决此问题并探究中心词在词的多维属性上的统计关系,首次提出多维树概念,给出多维频繁模式挖掘

【作者】

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田卫东黄勇

【机构】

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合肥工业大学计算机与信息学院

【出处】

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微电子学与计算机

【发表日期】

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2015年11期

【关键词】

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条件随机场依存关系树频繁子树模式模式精简规则冲突中心词 conditional random field dependency relationshi

【基金项目】

：

国家“八六三”高技术研究发展计划（2012AA011005）, 国家自然科学基金（61273292）

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中文问句中心词识别领域中,现有方法未能有效利用依存句法中的深层统计关系.为解决此问题并探究中心词在词的多维属性上的统计关系,首次提出多维树概念,给出多维频繁模式挖掘方案并应用于中文问句中心词识别中.针对此应用给出频繁子树模式精简及规则冲突解决方案,训练出一个中文中心词识别模型.此方法是典型的客观方法,实验表明,此方法有较好的稳定性、适应性与鲁棒性,且较条件随机场模型在准确率上有进一步提高.

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