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J-GLOBAL ID：201602237216984386   整理番号：16A0701800

語彙項目の共起関係図モデルの観点から中国語の文認識研究に基づく【JST・京大機械翻訳】

A New Chinese Subjective Sentences Recognition Method Based on Word Co-occurrence Relationship Graphic Model

著者 (4件)： Wang Mingwen (School of Computer Information Engineering,Jiangxi Normal University) ,  Fu Cuiqin (School of Computer Information Engineering,Jiangxi Normal University) ,  Xu Fan (School of Computer Information Engineering,Jiangxi Normal University) ,  Hong Huan (School of Computer Information Engineering,Jiangxi Normal University)
資料名： Zhongwen Xinxi Xuebao  (Zhongwen Xinxi Xuebao)
巻： 29  号： 6  ページ： 185-191  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2296A  ISSN： 1003-0077  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来の語の項間の強い独立性仮説のワードバッグモデル駆動の観点句認識方法とは異なり,本論文では,グラフモデルの1つの語彙項目の共起関係に基づく新しい方法を提案した。この方法では,語彙項目共起関係グラフモデルを構築することにより,語の項を記述する用語と語彙項目間の共起性と構文関係をと非観点観点句文集合における分布の違いを利用した,同時に語の項と固有値の計算には入次数に基づく語彙項目の重みの計算方法を採用した。上記研究のベンチマークコーパス上で実験を行い,実験の結果単語項関係グラフに基づくモデルの方法を採用後,現在のワードバッグに基づく手法では著しい向上を得る観点から文の中国語の認識精度を比較した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *中国語 ,  固有値 ,  *語彙 ,  単語
準シソーラス用語： 認識精度 ,  構文 ,  共起性 ,  句 ,  *共起関係 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： word co-occurrence ,  graphic model ,  subjective sentence identification ,  feature value ,  supervised learning

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 共起関係 ,  モデル ,  観点 ,  中国語 ,  文 ,  研究