- 1、本文档共10页,其中可免费阅读9页,需付费10金币后方可阅读剩余内容。
- 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
- 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
- 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
本发明提供了一种基于最大凝聚系数和边界熵的未登录词识别方法,其特征在于:包括以下步骤:预处理—参数计算—判断未登录词—未登录词保存至文件—未登录词添加;本发明中实验表明,本发明中所提出的算法准确率为66.67%相比于汪龙庆等在计算机应用与软件期刊中所发表的论文:基于未登录词识别的微博评价短语抽取方法中所提出的算法准确率为60.05%有较大程度的提高,提升了6.62个百分点,并且分别在未登录词识别的精确率、召回率和F1值也有所改善,推测结果提高的原因是左右邻接边界熵这两个参数对未登录词识别都有影响
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112199943 A
(43)申请公布日 2021.01.08
(21)申请号 202011013194.0
(22)申请日 2020.09.24
(71)申请人 东北大学
地址 11
文档评论(0)