秦凯伟
- 作品数：3 被引量：3H指数：1
- 供职机构：苏州大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：苏州市科技计划项目江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 用于中文缺省识别研究的机器学习方法被引量：1
- 2012年
- 实现一个基于机器学习的中文缺省项识别系统,对语料库进行预处理,选取多个特征及其组合,通过支持向量模型(SVM)构建的缺省识别模型进行中文缺省识别。研究系统在不同句法分析树上的性能。实验结果证明,该识别系统在标准的句法分析树上F值能达到84.01%,在自动句法树上能达到68.22%。
- 秦凯伟孔芳李培峰朱巧明徐生芹
- 关键词：自然语言处理语料
- 基于规则的中文零指代项识别研究被引量：3
- 2012年
- 提出了一个基于规则的中文零指代项识别方法,即输入一个句法分析树,根据这个句法分析树得到当前词的最小IP子树,再依据得到的IP子树提出中文零指代识别的一些规则。所用的语料是Ontonotes。从实验结果可以看到,该方法在标准的句法分析树上F值能达到82.45%,在自动句法树上其也能达到66.45%。从实验结果可以看出,该方法在中文零指代识别上具有很好的性能。
- 秦凯伟孔芳李培峰朱巧明
- 关键词：自然语言处理
- 中文缺省识别研究
- 在不影响意思表达的情况下，为了语言的简洁明了通常会省略部分语言成分，这种现象称为缺省。缺省是一种常见的语言现象，在汉语中更加普遍。国内外对于中文缺省的研究起步比较早，但大多数的研究都只停留在理论层面，并没有系统地来阐述中...
- 秦凯伟
- 关键词：自然语言处理系统开发
- 文献传递
