本文作者：汪蓉；李寿山；李生；周国栋；成功正常投稿发表论文到《山西大学学报(自然科学版)》2014年04期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：篇章分析是自然语言处理中一个重要的研究方向。连接词的识别作为篇章分析中的一个基本任务,对后续的篇章分析起到关键作用。针对连接词识别方法中的高维度特征空间问题,提出了基于特征提取的连接词识别方法。具体来讲,引用多种特征提取方法(IG、MI、DF、CHI、WLLR)对连接词识别中所用的所有特征进行打分排序,提取排在前面的一定数量的特征用于分类。实验结果表明特征提取方法能够有效降低特征维度,在仅仅使用50%的特征的情况下能够获得类似甚至更佳的识别性能。
【论文正文预览】：0引言篇章是自然语言中较为复杂的一种结构。相对于词和句子粒度的文本分析,篇章文本分析具有更大的难度。在自然语言研究领域中,针对词或句子的研究工作展开相对较早,然而,文本的篇章自动分析刚刚起步。不同于词或者句子分析这类的浅层次分析,篇章分析是一种更加深层次的分析
【文章分类号】：TP391.1
【稿件关键词】：连接词识别特征提取特征维度
【参考文献】:
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【稿件标题】：[人脸识别特征提取论文]基于特征提取的连接词识别方法
【作者单位】：苏州大学自然语言处理实验室;
【发表期刊期数】：《山西大学学报(自然科学版)》2014年04期
【期刊简介】：0......更多山西大学学报(自然科学版)杂志社(
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【版权所有人】：汪蓉；李寿山；李生；周国栋；
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[人脸识别特征提取论文]基于特征提取的连接词识别方法 论文代写
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