国家高技术研究发展计划(2006AA01Z152)
- 作品数：4 被引量：57H指数：2
- 相关作者：黄河燕史树敏周浪刘东升冯冲更多>>
- 相关机构：南京理工大学内蒙古师范大学中国科学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学环境科学与工程更多>>
- 基于多策略融合的中文术语抽取方法被引量：29
- 2010年
- 中文术语抽取是信息抽取、文本挖掘以及知识获取等信息处理任务中的关键技术。相对于单词型术语,词组型术语的识别过程要更加复杂。由于短语中引入了大量非名词性词汇,随之产生了更多种的噪声数据,不仅需要判断短语结构是否完整,还要考虑短语内部词汇的搭配合理性、衡量短语中所负载领域信息量等问题。文中将词组型术语抽取过程中遇到的这三个问题作为切入点,分别使用子串归并、搭配检验和领域相关度计算技术来解决这三个问题,分析词组型术语自身的结构特征以及其在语料中的分布特征,完善词组型术语的抽取任务。实验证实了该方法能够有效提升低频术语和基础术语的排序位置,从而改善了中文词组型术语抽取系统的性能。
- 周浪史树敏冯冲黄河燕
- 基于词频分布变化统计的术语抽取方法被引量：28
- 2009年
- 提出了一种规则与统计相结合的术语抽取方法,用于抽取包含多个词语的词组型术语。目前,绝大多数的统计方法都侧重于衡量术语的结构完整性,但这些方法并不能体现术语与专业相关的领域特征。通过对术语在各文档中的分布情况进行观察,提出了一种利用术语在语料中词频分布变化程度的统计信息来检验术语的领域相关性的方法,同时结合机器学习方法获取的语言知识,从计算机领域的语料中抽取领域特征明显的词组型术语。实验证明,该方法对低频术语和高频普通词串有较强的分辨能力。
- 周浪张亮冯冲黄河燕
- 关键词：术语抽取知识获取
- 自然语言文本指代消解技术研究被引量：2
- 2007年
- 指代消解处理是自然语言处理的关键环节,也是众多语言工程项目的核心任务。本文针对指代消解的一些基本问题进行阐述,按照时间线索,对国内外各类指代消解技术方法的研究情况进行分析,阐明了指代消解技术目前的主流方法和技术线路,最后对未来汉语指代消解技术的研究前景加以展望。
- 史树敏黄河燕刘东升
- 关键词：指代指代消解共指消解机器学习方法
- 自然语言文本共指消解性能评测算法研究被引量：1
- 2008年
- 在自然语言文本处理中,共指研究处于基础且关键的一环,它的有效解决将为众多的语言工程处理问题提供有力支持,因此对于共指消解性能的评测就显得尤为重要。针对共指消解任务的几种评测算法进行了深入研究,分析各种方法优缺点,指出CEAF方法是目前缺乏用于指代任务处理开放语料情况下,较适合汉语自然语言文本共指消解性能评价的一种方法。
- 史树敏黄河燕刘东升
