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机构

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作者

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语言

  • 222 篇 中文
检索条件"机构=北京大学计算语言学教育部重点实验室北京大学计算语言学研究所"
共 222 条 记 录，以下是211-220 订阅
语义词典归类不当现象自动发现
语义词典归类不当现象自动发现
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第六届全国信息检索学术会议
作者： 邱立坤 邵艳秋 北京大学计算语言学教育部重点实验室 北京城市学院人工智能研究所
平行周遍原则是陈保亚(1999)提出的一种用于区分词与短语的理论。由于汉语语义词典在收词并未严格遵循平行周遍原则,因此依据现有语义词典可以自动地归纳出许多平行周遍规则或者平行不周遍规则。假定有两部语义词典,则可以根据词典归纳... 详细信息
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基于SVM融合多特征的介词结构自动识别
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中文信息学报 2009年 第5期23卷 19-24页
作者： 温苗苗 吴云芳 北京大学计算语言学研究所计算语言学教育部重点实验室(北京大学)
介词结构在汉语文本中出现频率很高,正确识别介词结构边界对句法分析、语音合成中的韵律短语划分有着重要意义。该文较为系统地探讨了汉语中常用介词的边界识别问题。利用支持向量机SVM模型,基于输出概率而不是简单的二分法来选择正确... 详细信息
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汉语形容词的自动词义区分研究
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中文信息学报 2009年 第6期23卷 19-25页
作者： 朱虹 刘扬 俞士汶 北京大学计算语言学研究所 北京100871 北京大学计算语言学教育部重点实验室 北京100871
词义知识获取是词义知识库建设、词义消歧等任务的基础和起点,目前该工作基本依赖人类专家的智慧和洞察力,在大规模文本处理上缺乏意义计算的客观性和一致性。该文以汉语的中高频形容词为样本,深入挖掘词义特征并采用有参数初始化过程... 详细信息
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自然语言的自动分析与生成简介
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术语标准化与信息技术 2010年 第4期 33-42页
作者： 詹卫东 北京大学中文系 北京大学汉语语言学研究中心 北京大学计算语言学教育部重点实验室
自然语言的自动分析(理解)和生成构成了自然语言处理研究的全部内容。但这两个直觉上对称的任务在实际中却并没有平等的地位,前者受到更多的关注和讨论,后者的研究则相对薄弱。本文对自然语言自动分析和生成各自的目标、面临的问题,所... 详细信息
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整体与部分关系在汉语词汇系统中的表现及在汉语句法中的突显性
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世界汉语教学 2009年 第4期23卷 435-442页
作者： 董秀芳 北京大学中文系 北京大学汉语语言学研究中心 北京大学计算语言学教育部重点实验室
本文从共时与历时角度揭示了整体与部分关系在汉语构词中的突显性。汉语要指称部分可以用"整体+部分"式偏正复合词来表达,这种构词方式是随着双音化的发展而多起来的。在句法层面,也有一些特殊的格式适于突出表达整体与部分... 详细信息
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语料库技术及其应用
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外语研究 2009年 第5期26卷 43-51页
作者： 常宝宝 俞士汶 北京大学计算语言学研究所/计算语言学教育部重点实验室 北京100871
现代意义上的语料库最早出现于20世纪60年代,40多年来,发展迅速,不但规模越来越大,而且加工深度越来越深,语料库方法在语言研究和计算语言学研究领域发挥了重要作用。本文首先概要介绍了语料库的概念、发展和应用,然后介绍了北京大学的... 详细信息
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汉语的句法演变与词汇化
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中国语文 2009年 第5期 399-409页
作者： 董秀芳 北京大学中文系 北京大学汉语语言学研究中心 北京大学计算语言学教育部重点实验室 100871
本文对汉语历史上由于句法演变所引起的词汇化的几种情况做了分析。实词功能的变化、虚词功能的变化、词序的改变等都有可能促使相应句法结构中的某些形式发生词汇化。不过句法演变并不是发生词汇化的必要条件。由句法演变所引起的词汇... 详细信息
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吴语的“清音浊流”和南曲的“阴出阳收”
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语文研究 2009年 第3期 37-44页
作者： 李小凡 北京大学中文系/汉语语言学研究中心/计算语言学教育部重点实验室 北京100871
吴语的"清音浊流"有四个要点,据此可以解读明末沈宠绥提出的南曲"阴出阳收"唱法之谜,而沈氏关于"阴出阳收"的描写则提供了400年前已有"清音浊流"的证据。
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基于最大间隔马尔可夫网模型的汉语分词方法
基于最大间隔马尔可夫网模型的汉语分词方法
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第十届全国计算语言学学术会议
作者： 李月伦 常宝宝 北京大学计算语言学研究所北京大学计算语言学教育部重点实验室
分词是汉语自然语言处理研究中非常重要的一个环节,在早先的研究中,最大熵模型和条件随机场(CRF)模型已经广泛运用到汉语自动分词的工作中。最大间隔马尔可夫网(Max Margin Markov Networks,简称M3N)模型是近年来由***等人提出的一种新... 详细信息
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一种基于树核的汉语句法分析多重结果重排序技术
一种基于树核的汉语句法分析多重结果重排序技术
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第十届全国计算语言学学术会议
作者： 郑晓东 陈亮 常宝宝 北京大学计算语言学研究所北京大学计算语言学教育部重点实验室
本文将基于概率上下文无关文法的汉语句法分析分为K-best基础模型和重排序两个阶段,主要研究为对多重结果的重排序技术。本文所介绍的重排序技术有两个特色:一是实现排序问题到分类问题的转化并通过改进的投票感知机算法实现重排序;二... 详细信息
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