【摘 要】
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在自然语言处理的应用中,特别是在对口语文本、网络文本的处理中,待分析的文本经常会包含字词和句式上的错误。该文描述了一种基于线图分析方法改进的鲁棒性文本分析算法。该
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息技术学院,清华信息科学技术国家实验室技术创新与开发部语音和语言技术中心
【基金项目】
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河南省重点科技攻关项目资助(08210221007)
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在自然语言处理的应用中,特别是在对口语文本、网络文本的处理中,待分析的文本经常会包含字词和句式上的错误。该文描述了一种基于线图分析方法改进的鲁棒性文本分析算法。该算法利用当前活动弧和规则库中的终结符,对基于领域词表的分词过程无法识别的语句串进行错误推测,将无法识别的语句串纠正为可能的正确文字。实验结果表明,在采用拼音的同音匹配进行推测纠错的情况下,该文所设计的鲁棒性文本分析算法相对于燕方法,分析度提高了14.78%,而语句平均分析循环次数增长为9.363%。
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