文献类型：期刊文章

作　　者：龚小谨[1] 罗振声[1] 骆卫华[1]

机构地区：[1]清华大学人文学院计算语言学研究室,北京100084

出　　处：《中文信息学报》

年　　份：2003

卷　　号：17

期　　号：2

起止页码：7-13

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：谓语中心词的识别是句法成分分析中的一个非常重要的部分。本文提出了一种规则和特征学习相结合的谓语识别方法 ,将整个谓语识别的过程分为语片捆绑、谓语粗筛选和谓语精筛选三个阶段。在谓语粗筛选中 ,利用规则过滤掉明显不能充当谓语的词 ,得到一个准谓语集 ;在精筛选阶段 ,选择谓语的支持特征 ,根据统计计算得到每个特征对谓语的支持度 ,然后利用准谓语在句子中的上下文出现的特征对准谓语集中的词进行再次筛选 ,从而确定出句子的谓语中心词。经过测试表明 。

关 键 词：计算机应用 中文信息处理 谓语中心词的识别  基于规则  特征选择  粗筛选  精筛选  

分 类 号：TP391.4]