1) phrase recognition
短语识别
1.
Using three methods of error-driven,support vector machine and hidden markov model,noun phrase recognition is carried on to chinese text,through comparative analysis to experiment,the results indicate that the recognition effects of SVM and HMM are overall better than the method of error-driven,HMM method has the distinct advantage in the closed test.
利用错误驱动法、支持向量机法和隐马尔可模型三种方法对汉语文本进行名词短语识别,对实验进行比较分析,结果表明SVM与HMM的识别效果总体上要好于错误驱动法,HMM法在封闭测试中优势明显。
2.
An efficient scheme for Chinese phrase recognition is pro-posed in the framework of hidden Markov model.
为降低现代汉语句法分析的难度,以北大和哈工大语料为基础,利用改进的Viterbi算法对汉语真实文本进行了短语识别研究。
3.
Phrase recognition and a nalysis play an important role in the English-Chinese machine translation.
本文在讨论了英文短语的形态结构特征的基础上 ,提出了一种以短语模式空间匹配为基础的短语识别算法 。
2) phrase identification
短语识别
1.
Research on Search Method of Natural Language Understanding Based on Phrase Identification;
基于短语识别的自然语言理解搜索方法研究
4) Prepositional Phrase Identification
介词短语识别
1.
The meaning of Prepositional Phrase Identification lies in three aspects.
介词短语识别可以缩小句子中心动词的选择范围：可以简化句子结构，降低后续句法分析的难度；在基于模板的翻译中，它还能为模板匹配提供方便。
6) automatic prediction of Chinese phrase boundary location
汉语短语边界自动识别
1.
With the support of our Chinese treebank including 64426 words, this paper designs and implements a method for automatic prediction of Chinese phrase boundary location based on neural network.
在一个含有 6 442 6词的汉语树库的支持下 ,本文设计并实现了基于神经元网络的汉语短语边界自动识别模型。
补充资料：短语结构语法
短语结构语法
phrase structure grammar,PSG
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参考词条