英语动词型式自动识别研究

发布时间：2018-06-23 14:46

  本文选题：型式语法 + 索引行　； 参考：《外语教学与研究》2017年03期

【摘要】：本文采用相似度分析的方法,在语料库索引行自动聚类的基础上实现英语动词型式的自动识别与提取。研究发现:第一,检索词的不同、索引行的数量及索引行间的差异程度三者共同影响索引行聚类的准确率;基于聚类内部效度确定索引行分组数量的方法更为灵活、开放,结果也更为可靠,准确率更高。第二,两次聚类中英语动词型式自动识别平均准确率分别达到90.99%和95.91%,均高于前人研究中81%的平均准确率。此外,通过对错误分组索引行的分析发现,导致型式自动识别错误的主要因素为插入语成分及特殊句式。本文所提出的型式自动识别与提取模型不仅具有准确率高和灵活变通的特点,而且具有广泛的适用性。
[Abstract]:In this paper, the method of similarity analysis is used to realize the automatic recognition and extraction of English verb types on the basis of the automatic clustering of corpus index lines. The results show that: first, the number of index rows and the degree of difference between the index rows affect the accuracy of the clustering of index rows, and the method of determining the number of groups of index rows based on the internal validity of clustering is more flexible and open. The results are also more reliable and accurate. Secondly, the average accuracy of English verb pattern recognition in two clusters is 90.99% and 95.91%, respectively, which is higher than the average accuracy of 81% in previous studies. In addition, through the analysis of the error grouping index rows, it is found that the main factors leading to automatic pattern identification are the inserts and special sentence patterns. The model proposed in this paper not only has the characteristics of high accuracy and flexibility, but also has a wide range of applicability.
【作者单位】： 江苏师范大学;北京外国语大学;
【基金】：国家社科基金项目“基于型式语法及索引行聚类的动词型式自动识别与提取研究”(15BYY095)的阶段性成果
【分类号】：H314.2

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2057478