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中文信息处理的基础是分词。影响分词准确率的重要因素之一就是未登录词的识别,而未登录词识别的难点是专有名词识别。本文针对专......
汉语属于分析性语言,缺乏严格意义上的形态变化,汉语的副词承担着繁重的语法任务,在汉语语法系统中具有重要地位。副词在自然语言......
现代汉语语气词用法的自动识别研究是面向自然语言处理的现代汉语语气词知识库的重要内容之一,本文试图采用统计与规则相结合的方......
随着互联网文化和经济的飞速发展和信息爆炸时代的到来，能够在短时间内处理大规模文本且从中挖掘和抽取语言信息的计算语言学快速地......
分析了SVM增量学习过程中, 样本SV集跟非SV集的转化, 考虑到初始非SV集和新增样本对分类信息的影响, 改进了原有KKT条件, 并结合改......
利用错误驱动法、支持向量机法和隐马尔可模型三种方法对汉语文本进行名词短语识别,对实验进行比较分析,结果表明SVM与HMM的识别效......
翻译模板自动获取是提高MT系统译文输出质量和领域快速移植能力的关键性因素。利用Tree-to-String方法来抽取等价对，使用错误驱动的......
本文采用一种新的错误驱动的组合分类器方法来实现中文Base NP识别。本文首先对中文和英文BaseNP识别技术现状进行了简要分析和概......
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本文提出了一种基于框架结构的专有名词统一识别方法。该方法首先根据专有名词的成词特点及出现的上下文环境,重新定义语料属性;然......
针对C语言程序设计课程特点,主要探讨实践导向的教学模式改革,理论与实践结合、实施以案例教学为主线的课堂教学和错误驱动的实验......
词性标注是语料库建设中的重要环节，同时也是自然语言处理领域的基础研究课题。针对词性标注任务中统计处理和规则处理两种方法各自......
现有的评价对象抽取方法多基于启发式规则或者基于词性、词形等特征的机器学习方法,未能较好地利用依存分析所揭示出的深层句法关......
针对统计模型词典动态适应性不高及大规模语料库建设中人工代价昂贵的问题,在基于统计的汉语自动分词基础上,引入了以错误驱动为基......
机器翻译是自然语言处理领域的一个重要研究方向。在现有英汉机器翻译系统中，长句分析是一个研究难点。随着信息技术的发展，单词量巨......
缩略语研究不仅是语言学的研究领域,也是自然语言处理的一个重要课题。现代汉语缩略语自动提取研究,是未登录词识别的一部分。在目......
现代汉语语气词用法的自动识别采用语气词用法词典、语气词用法规则库、语气词用法语料库"三位一体"的方式。由于语料规模较大,真......
采用归类任务,比较不同知识条件、不同特征呈现方式下,对非定义特征维度的掌握,验证类别学习的认知学习机制。结果发现对非定义特......
类别学习是指通过不断的练习,学会对刺激进行分类的过程。它是人类基本的认知活动之一,类别学习是其它认知过程的基础。根据有无反......
现有机器翻译引擎依然远远满足不了用户的需求，用户往往需要对机器译文进行大量的重复性的错误修正，而机器译文中这种重复性错误的修......
日语依存关系解析是日语句子解析的一项基本技术,主要基于日语依存语法来确定句子中文节与文节间的依存关系。句法分析是进行语义......
字母词语提取研究,就是从大规模真实文本中识别并提取出字母词语。字母词语提取,不仅是中文自动分词的需要,对信息检索,机器翻译,......
通过对类别学习中的阻碍效应进行系统研究,尝试性地提出了类别学习的双机制理论。三个实验分别考察:样例特征随机呈现时;定义特征......
