基于条件随机场与Web数据的缩略语预测

发布时间：2019-05-24 11:28

【摘要】：缩略语在自然语言中被广泛使用。因其是新词的重要来源之一,成为了自然语言处理领域的一大问题。该文以汉语为对象,研究了从完整形式预测缩略语形式的方法。首先,使用条件随机场模型对完整形式进行序列标注,生成缩略语候选集合。再利用搜索引擎获取网络数据,并通过不同策略利用网络数据对各候选依次评估,结合各项评估分数进行重排序,选择最终的缩略语结果。实验结果表明,增加Web信息之后,缩略语预测的准确率可以提高约五个百分点。
[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.
【作者单位】： 北京大学计算语言学教育部重点实验室;北京大学计算机科学技术系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60973053,91024009,90920011) 核高基资助项目(2011ZX01042-001-001) 博士点基金资助项目(20090001110047)
【分类号】：TP391.1

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2484823