【摘 要】
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本文扩展和改进了现有的词语间依存关系定量识别算法,充分考虑词项概率分布的影响;明确区分词项之间的搭配关系、并列关系和从属关系,针对它们不同的特点,提出不同的识别算法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60173027)
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本文扩展和改进了现有的词语间依存关系定量识别算法,充分考虑词项概率分布的影响;明确区分词项之间的搭配关系、并列关系和从属关系,针对它们不同的特点,提出不同的识别算法;提出字串匹配模型;充分考虑两个词项之间相互位置的离散分布和距离的影响、以及它们的概率分布特性,提出词项间的依存强度模型,并据此构建词语间依存关系树;提出更新策略,对已经建好的依存关系树进行裁剪,并挖掘出潜在的依存关系。应用实验结果表明,本文提出的算法可以有效地识别出词语间的依存关系。
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