[1]梁颖红 曹军.文本语块识别典型方法的比较与分析[J].计算机技术与发展,2008,(11):76-79.
　LIANG Ying-hong,CAO Jun.Comparison and Analysis on Representative Method of Text Chunking[J].,2008,(11):76-79.
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文本语块识别典型方法的比较与分析()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年11期
页码:
76-79
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Comparison and Analysis on Representative Method of Text Chunking
文章编号:
1673-629X（2008）11-0076-04
作者:
梁颖红1; 2 曹军2
[1]苏州市职业大学计算机学院[2]东北林业大学机电工程学院
Author(s):
LIANG Ying-hong;  CAO Jun
[1]School of Computer Engineering, Vocational University of Suzhou City[2]School of Mechanical and Electronic Engineering, Northeast Forestry University
关键词:
文本语块识别; 支持向量机; 感知器; WINNOW; 隐马尔科夫模型
Keywords:
text chunking;  SVM;  perceptron;  WINNOW;  hidden Markov model
分类号:
TP391.43
文献标志码:
A
摘要:
文本语块识别在自然语言处理领域具有重要作用。以WINNOW、支持向量机和感知器三种典型的语块识别方法为对象，从模型和特征两方面对每种方法进行了剖析，并比较和分析了三种方法与隐马尔科夫模型的优缺点，指出如果为了避免数据稀疏而只采用“词性”特征来识别多种语块，那些对于“词”敏感的短语准确率将会很低。因此针对不同的语块采用不同的特征和策略，不同短语的识别相互借鉴，把不同语块的识别集成在一起，将会起到很好的效果
Abstract:
Text chunking acts as critical function in the field of natural processing field. WINNOW,SVM and perceptron are the study object in this paper. For each algorithm, model and feature are anatomized. And the advantages and disadvantages between these three

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（60575041）;哈尔滨市青年科学基金（2005AFQXJ020）;2007年黑龙江省博士后基金（520-415029）梁颖红（1970-），女，黑龙江哈尔滨人，副教授，博士，研究方向为自然语言处理和人工智能；曹军，教授，博士，研究方向为机电一体化、系统建模方法和优化控制理论及木材科学与技术领域的交叉研究
更新日期/Last Update: 1900-01-01