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英文介词短语归并歧义的RMBL分类器消解
Rule-And Memory-Based Learning to English Preposition Phrase Attachment Disambiguation作者机构：国家计算机网络与信息安全实验室 北京邮电大学信息工程学院 北京启明星辰信息技术有限公司
出 版 物：《北京邮电大学学报》 (Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications)
年 卷 期：2005年第28卷第z1期
页 面：90-95页
核心收录：
学科分类：080903[工学-微电子学与固体电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080501[工学-材料物理与化学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学]
主 题：英文介词短语消歧 基于"规则+实例"学习的分类器 计算语言学
摘 要：采用规则+例外分类器来解决英文介词短语的消歧问题.对于规律性知识,在学习和推理过程中以规则形式处理;对于不是规律性知识的,采用Memory-Based Learning的方式进行学习、分类和推理.在2套标准训练集和测试集环境下,不借助任何其它自然语言知识库,本文所采用规则+例外分类器所得到的正确率分别为80.85%和81.2%,取得了很好的效果.
