[发明专利]汉语语义格分层识别方法有效
| 申请号： | 201310074015.8 | 申请日： | 2013-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN103150303A | 公开（公告）日： | 2013-06-12 |
| 发明（设计）人： | 罗森林;孟强;潘丽敏;魏超;韩磊 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于词法、句法和句义结构特征的汉语语义格分层识别方法，属于计算机科学与自然语言处理技术领域。本发明在增加了句义结构特征的基础上，首先获取最小完整语义单元；进而提取词法、句法和句义结构特征并使用C4.5决策树算法进行汉语语义格的初步识别；然后选择词法、句法和句义特征并使用C4.5决策树算法与最大熵算法相结合的方法实现汉语语义格中基本格的精确识别；最后再次选择词法、句法和句义特征并使用C4.5决策树算法实现汉语语义格中一般格的精确识别。与现有语言分析技术相比，本发明为语义学自动分析自然语言提供了汉语语义格的自动识别，是实现自动语义分析的基础。本发明可实现并行处理，能够提高计算机处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 汉语 语义 分层 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种汉语语义格分层识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，为了进行语义分析，首先对大量汉语句子进行标注，形成训练测试集A。步骤2，获取最小完整语义单元，形成训练测试集B。步骤3，进行汉语语义格初步识别。步骤3.1，特征选取。步骤3.2，根据步骤3.1选取的K1维特征利用C4.5决策树算法进行汉语语义格的初步识别。步骤4，进行汉语语义格中基本格的精确识别。步骤4.1，特征选取。步骤4.2，根据步骤4.1选取的K2维特征采用C4.5决策树算法和最大熵算法相结合的方法进行汉语语义格中基本格的识别。步骤5，汉语语义格中一般格的精确识别。步骤5.1，特征选取。步骤5.2，根据步骤5.1选取的K3维特征采用C4.5决策树算法进行汉语语义格中一般格的精确识别。
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