【摘 要】
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针对维吾尔语事件类时间短语没有明显时间词特征词而引起的识别困难和边界定位不准确等问题,提出了一种统计结合词干提取的针对黏着性语言的事件类时间短语的识别方法.根据维
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐,830046新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐,830008;
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针对维吾尔语事件类时间短语没有明显时间词特征词而引起的识别困难和边界定位不准确等问题,提出了一种统计结合词干提取的针对黏着性语言的事件类时间短语的识别方法.根据维吾尔语典型的黏着性语言形态特点,对时间短语构成进行分析和分类,采用机器学习的方法将难于识别的事件类隐性时间短语识别问题转换为基于统计方法的序列标注;通过对维吾尔语事件类时间要素分析及维吾尔语构词的研究,引入黏着语特有的词干特征,选定实验特征集合,对比分析不同的特征集合的自动识别准确率的平均值.实验结果表明,该方法对维吾尔语事件类时间短语识别的F-值达到85.37%.这一结果对其它黏着性语言的研究具有参考意义.
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