搜索日志中“V+N”、“V+V”型短语识别

吕学强; 舒燕; 施水才

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搜索日志中“V+N”、“V+V”型短语识别

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从搜狗日志语料出发,分析语料特点,以词语本身、词性信息、位置信息、查询词串频次和音节数为特征,提出了基于SVM_HMM模型的短语自动识别方法,对“V+N”、“V+V”短语进行多重对比实验,实验验证了上下文信息量的增加能提高短语识别效率,证实了音节数、位置特征对实验效果的低影响力,为搜索引擎用短语词典的构建提供技术支持,为进一步的短语类别识别研究提供方向性指导.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2012年第2期|53-58|共6页
作者
吕学强; 舒燕; 施水才;
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作者单位

北京信息科技大学中文信息处理中心,北京100101;

北京信息科技大学中文信息处理中心,北京100101;

北京信息科技大学中文信息处理中心,北京100101;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
搜狗日志; SVM_HMM模型; 短语自动识别; “V+N”短语; “V+V”短语;

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