【摘 要】
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中文专利中名词性有标记并列结构分布广泛、结构复杂,现有的识别技术仅能运用有限的特征识别某些简单类型的并列结构,总体识别效果不佳。为此,提出一种基于边界感知原则的识
【机 构】
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北京联合大学国际交流学院,北京师范大学中文信息处理研究所
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目“海量文本多层次知识表示及中文文本理解应用系统研制”（2012AA011104）,国家语委 “十二五”科研规划项目“语言资源建设规划研究”（YB125-124）
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中文专利中名词性有标记并列结构分布广泛、结构复杂,现有的识别技术仅能运用有限的特征识别某些简单类型的并列结构,总体识别效果不佳。为此,提出一种基于边界感知原则的识别方法。在概念层次网络（HNC）理论的基础上,从数量、层级、语义类型、语义特征、干扰特征、结构特征、外部环境和位置特征8个维度对并列结构进行标注,考察并总结语义特征、结构特征和外部词特征,制定217条形式化规则,并将其融合到已有的HNC翻译系统中。测试结果表明,与Google在线翻译系统相比,该方法对有标记并列结构的识别正确率较高。
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