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融合语言知识的统计句法分析
  • ISSN号:1672-7207
  • 期刊名称:《中南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江西财经大学信息学院数据与知识工程江西省重点实验室,江西南昌330013, [2]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60763001);江西省自然科学基金资助项目(2009GZS0027,2010GZS0072)
作者: 袁里驰[1,2]
中文摘要:

利用语义、语法等语言知识,建立一种分层句法分析统计模型,并进行句法分析实验。研究结果表明:该模型具有规则和统计相结合的特点,且在层次分析的不同阶段,根据不同的语法、语义、语用特性采用不同的方法和不同的统计模型;该模型结合分词、词性标注进行句法分析,是一个词汇化的句法分析模型,可同时考虑多个语义依存关系;采用该模型,精确率和召回率分别为87.23%和86.15%,其综合指标F与头驱动句法分析模型的相比提高了5.25%。

英文摘要:

By incorporating linguistic features such as semantic dependency and syntactic relations, a novel statistical parsing model was proposed, and experiments were conducted for the refined statistical parser. The results show that the mode not only takes advantage of linguistic features such as semantic dependency or syntactic relations, but also considers context such as adjoining words. The model can take advantage of a few semantic dependencies at the same time. It is a parser based on lexicalized model. It achieves 87.23% precision and 86.15% recall using the model, and comprehensive index F is improved by 5.25% compared with that using the head-driven oarsing model.

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期刊信息
  • 《中南大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中南大学
  • 主编:黄伯云
  • 地址:湖南长沙中南大学校本部
  • 邮编:410083
  • 邮箱:zngdxb@csu.edu.cn
  • 电话:0731-88879765
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-7207
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1426/N
  • 邮发代号:42-19
  • 获奖情况:
  • 首届全国优秀科技期刊评比一等奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,首届中国有色金属工业优秀科技期刊评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:20874