【摘要】：縮略語在自然語言中被廣泛使用。因其是新詞的重要來源之一,成為了自然語言處理領(lǐng)域的一大問題。該文以漢語為對象,研究了從完整形式預(yù)測縮略語形式的方法。首先,使用條件隨機場模型對完整形式進行序列標注,生成縮略語候選集合。再利用搜索引擎獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),并通過不同策略利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對各候選依次評估,結(jié)合各項評估分數(shù)進行重排序,選擇最終的縮略語結(jié)果。實驗結(jié)果表明,增加Web信息之后,縮略語預(yù)測的準確率可以提高約五個百分點。
[Abstract]:Acronyms are widely used in natural languages. Because it is one of the important sources of neologisms, it has become a major problem in the field of natural language processing. Taking Chinese as the object, this paper studies the method of predicting acronym form from complete form. Firstly, the conditional random field model is used to label the complete form and generate the acronym candidate set. Then the search engine is used to obtain the network data, and the candidates are evaluated in turn by using the network data through different strategies, and the final acronym results are selected by reordering the evaluation scores. The experimental results show that the accuracy of acronym prediction can be improved by about 5% after increasing Web information.
【作者單位】： 北京大學計算語言學教育部重點實驗室;北京大學計算機科學技術(shù)系;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(60973053,91024009,90920011) 核高基資助項目(2011ZX01042-001-001) 博士點基金資助項目(20090001110047)
【分類號】：TP391.1

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2484823