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利用主语和谓语的句法关系识别谓语中心词
被引量：
11
1
作者
李国臣
孟静
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2005年第1期1-7,41,共8页
谓语中心词识别对于整个句子的句法分析起着重要的作用。目前已有的谓语中心词识别方法 ,利用谓语中心词候选项的静态语法特征和动态语法特征来确定谓语中心词。在此基础上 ,本文提出一种利用句子的主语和谓语之间的句法关系来识别谓语...
谓语中心词识别对于整个句子的句法分析起着重要的作用。目前已有的谓语中心词识别方法 ,利用谓语中心词候选项的静态语法特征和动态语法特征来确定谓语中心词。在此基础上 ,本文提出一种利用句子的主语和谓语之间的句法关系来识别谓语中心词的方法。该方法除了利用谓语中心词候选项的静态语法特征和动态语法特征外 ,还利用主谓语之间的句法关系识别谓语中心词。实验表明 ,与传统方法相比 ,这种方法对谓语中心词的识别正确率可以提高 3%左右。
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关键词
人工智能
自然语言处理
谓语中心词识别
主谓语之间的句法关系
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职称材料
题名
利用主语和谓语的句法关系识别谓语中心词
被引量：
11
1
作者
李国臣
孟静
机构
山西大学计算机与信息技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2005年第1期1-7,41,共8页
文摘
谓语中心词识别对于整个句子的句法分析起着重要的作用。目前已有的谓语中心词识别方法 ,利用谓语中心词候选项的静态语法特征和动态语法特征来确定谓语中心词。在此基础上 ,本文提出一种利用句子的主语和谓语之间的句法关系来识别谓语中心词的方法。该方法除了利用谓语中心词候选项的静态语法特征和动态语法特征外 ,还利用主谓语之间的句法关系识别谓语中心词。实验表明 ,与传统方法相比 ,这种方法对谓语中心词的识别正确率可以提高 3%左右。
关键词
人工智能
自然语言处理
谓语中心词识别
主谓语之间的句法关系
Keywords
artificial
intelligence
natural
language
processing
predicate
head
identification
syntactic
relations
between
subject
and
predicate
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用主语和谓语的句法关系识别谓语中心词
李国臣
孟静
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2005
11
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