基于Rough Sets和模糊神经网络的汉语兼类词词性标注规则的获取方法

摘要：

文章提出了基于Rough Sets的汉语兼类词初始标注规则的获取方法,并通过模糊神经网络(FNN)进行优化,最后再进行简化获取模糊规则;文章以人工标注过的句子作为训练集和测试集,得出了训练集左3、左4、右3、右4个兼类词标注规则库;对同样的训练集和测试集,采用统计二元模型进行标注后,再利用该方法(粗糙模糊神经网络方法,简称RSFNN)进行二次标注,结果表明RSFNN方法优于统计二元模型方法.最后实例说明汉语兼类词词性标注规则的获取方法.

关键词：Rough Sets、模糊神经网络、兼类词、词性标注

所属期刊栏目：38

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：山西省青年科研项目20001001

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：89-91，230