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NLP领域粗糙假设空间的统计优化

期刊名称：计算机与信息技术, Vol.4 No.139 pp9~12, 2005
时间：0
分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
作者机构：哈尔滨工业大学计算机学院, 哈尔滨工业大学计算机学院黑龙江省哈尔滨市 150001 黑龙江大学计算语言学研究所黑龙江省哈尔滨市 150080, 黑龙江省哈尔滨市 150001
相关基金：国家自然科学基金项目支持,项目名称:“汉语动词次范畴化自动获取技术的研究”,项目编号:60373101。
相关项目：汉语动词次范畴化自动获取技术的研究

中文摘要：

本文尝试总结出一类通过优化粗糙假设空间而学习近似目标概念的自然语言处理(NLP)问题的解决方法。自然语言的结构、意义和应用复杂多变,这使得NLP目标概念本身就不很明确,更难于从目标概念出发构造偏序假设空间。因此我们从NLP训练样本出发,以较为简单明确的语言学知识为启发,生成例(token)无偏的粗糙假设空间H,然后以型(type)频率为偏序对H进行统计优化,直至得到可以"可能近似正确"表示目标概念的变型空间H。

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