唐文武
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：华东理工大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：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>>
- 基于构成模式和条件随机场的企业简称预测被引量：3
- 2016年
- 针对目前企业营销的不断深入,企业简称被各大新闻广泛使用,而作为新词又难以被有效识别的问题,提出一种基于构成模式和条件随机场(CRF)的企业简称预测方法。首先,从语言学的角度对企业全称和简称的构成规律进行了总结,并采用词库以及规则相结合的方式对Bi-gram算法进行改进,提出CBi-gram算法,实现了对企业全称的结构化切分,并提高了企业全称中核心词识别的准确性。然后,依据上述切分结果对企业类型进行再次细分,并通过人工总结和规则自学习的方法形成不同企业类型下的简称规则集。最后再基于规则生成企业的候选简称集,降低了不适用的规则对于不同类型的企业在生成简称过程中产生的噪声。另外,为了弥补单纯基于规则在解决全称缩写和简写缩写混合的局限性,引入CRF,从统计的角度对简称进行预测,并选取词、音调以及词在全称组成成分中的位置作为模型特征,进行模型训练,以实现两种方法的相互补充。实验结果显示,该方法具有较高的准确率,输出的企业简称集基本覆盖了企业的常用简称范围。
- 孙丽萍过弋唐文武徐永斌
- 关键词：条件随机场
- 基于条件随机场的评价对象缺省项识别被引量：1
- 2016年
- 在电商网站评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对文本情感分析具有重要地作用。针对电商网站评论文本中评价对象和评价属性缺省问题,该文提出了一种基于条件随机场的评价对象缺省项识别方法。首先利用情感词典识别观点句,将缺省项识别问题转换成序列标注问题,综合词法特征和依存句法特征,使用条件随机场模型进行训练,并在测试集上对待识别的观点句进行序列标注,通过标注结果判定缺省项的位置。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和召回率,验证了该方法的有效性。
- 唐文武过弋徐永斌方旭
- 关键词：条件随机场
- 基于条件随机场的评价对象缺省项识别
- 在电商网站评论文本中，评价对象和评价属性的缺省识别对文本情感分析具有重要的作用。针对电商网站评论文本中评价对象和评价属性缺省问题，本文提出了一种基于条件随机场的评价对象缺省项识别方法。首先利用情感词典识别观点句，将缺省项...
- 唐文武过弋徐永斌方旭
- 关键词：条件随机场
