基于大规模语料库的介词结构搭配库构建

发布时间：2021-12-12 09:32

　　语言知识可帮助计算机正确地处理自然语言,介词结构知识作为语言知识的一种,对自然语言处理和语言教学研究有很重要的意义。该文基于大规模语料库构建了高质量的介词结构搭配库。首先在前人研究的基础上,对介词进行归类并建立了介词搭配知识体系,而后设计并实现了从大数据中获取介词结构搭配知识的规则,最后对抽取结果及其数据规模进行了统计和评估,主要目的是通过形式手段获取高质量的介词结构搭配,同时也为自然语言处理和语言学基础研究及应用提供数据支持。 

【文章来源】：中文信息学报. 2020,34(11)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

介词结构搭配抽取流程图

【参考文献】：
期刊论文
[1]词语搭配与对外汉语教学[J]. 胡清国,高倩艺.  语言与翻译. 2017(04)
[2]汉语介词短语自动识别研究综述[J]. 李洪政,晋耀红.  中文信息学报. 2017(02)
[3]大数据背景下BCC语料库的研制[J]. 荀恩东,饶高琦,肖晓悦,臧娇娇.  语料库语言学. 2016(01)
[4]基于语义分析的汉语介词短语识别方法研究[J]. 卢朝华,徐好芹,王玉芬.  电脑与电信. 2012(03)
[5]基于最大熵的汉语短语结构识别方法[J]. 霍亚格,黄广君.  计算机工程. 2011(16)
[6]基于条件随机场的介宾结构自动识别[J]. 朱丹浩,王东波,谢靖.  现代图书情报技术. 2010(Z1)
[7]基于最大熵的汉语介词短语识别研究[J]. 卢朝华,黄广君,郭志兵.  通信技术. 2010(05)
[8]基于双向标注融合的汉语最长短语识别方法[J]. 鉴萍,宗成庆.  智能系统学报. 2009(05)
[9]基于SVM融合多特征的介词结构自动识别[J]. 温苗苗,吴云芳.  中文信息学报. 2009(05)
[10]基于HMM的汉语介词短语自动识别研究[J]. 奚建清,罗强.  计算机工程. 2007(03)

硕士论文
[1]基于多层CRFs的汉语介词短语识别研究[D]. 张杰.大连理工大学 2013
[2]基于层叠条件随机场的汉语介词短语识别研究[D]. 张灵.沈阳航空航天大学 2013
[3]基于CRF模型的汉语介词短语识别[D]. 胡思磊.大连理工大学 2008



本文编号：3536428