新加坡国立科技局资讯通信研究院
- 作品数：3 被引量：34H指数：2
- 相关机构：华中师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于主题区域发现的中文自动文摘研究被引量：10
- 2005年
- 自动文摘是自然语言处理领域的一项重要的研究课题。文中提出了一种基于主题区域发现的中文自动文摘的方法。该方法的特色在于:产生的文摘能在尽可能全面地覆盖全文多个主题的同时,显著地缩减自身的冗余,从而能有效地平衡两者之间的矛盾。通过采用K-medoids的聚类算法联同新的自定义目标函数的聚类分析方法,实现了段落自适应聚类下的文本潜在主题区域的发现及其在自动文摘领域的应用。此外,一种基于表达熵的新的评价因子被用来评价摘要的冗余。实验结果验证了该方法的可行性,有效性,是对中文自动文摘研究的一种有意义的探索。
- 胡珀何婷婷姬东鸿
- 关键词：中文自动文摘聚类分析文本检索
- 基于指示词的词义消歧方法被引量：2
- 2005年
- 影响词义消歧的特征是多方面的,为考察上下文指示词这一消歧特征,提出了利用统计的方法抽取指示词用于词义消歧。实验表明,该方法是可行的,并为利用多特征进行汉语自动消歧提供了可靠的参考。
- 全昌勤何婷婷姬东鸿刘辉
- 关键词：自然语言处理词义消歧指示词
- 从搭配知识获取最优种子的词义消歧方法被引量：23
- 2005年
- 基于统计的词义消歧模型的一个关键问题是如何自动从语料库中获取指示词 ,虽然通过学习初始搭配实例能够在语料库中获取更多的搭配知识 ,但人工获取质量较好的初始搭配是比较困难的 ,并且无法保证有效的扩大搭配知识。针对该问题 ,提出了通过机器学习初始搭配实例获取最优种子 ,再由最优种子扩增更多指示词 ,最后利用这些指示词实现具有多个义项的多义词消歧。采用该方法对 8个多义词进行消歧的测试实验中取得了 87 7%的平均正确率。
- 全昌勤何婷婷姬东鸿刘辉
- 关键词：自然语言处理自然语言处理词义消歧搭配
