基于最大熵模型的冠词错误纠正系统

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摘要：研究了英语语法中冠词错误的计算机自动纠正.首先对冠词使用的错误进行定义分类,并考虑到可能出现冠词缺失的情况,通过采用基于最大熵模型的分类器,选择包含上下文、上下文词性、短语结构等特征,在训练集上进行模型预的训练,然后使用模型对于输入句子进行预测并纠正存在的使用错误.在NUCLE语料的实验中,给出了语料处理、模型特点、训练语料的大小对于测试集效果的影响,并且比较了自然语言处理中非常通用的朴素贝叶斯模型的结果,还根据英语语法中存在的错误特点对模型进行改进,最后在测试数据达到35.48%的F值,相较于CoNLL2013的shared task中最好结果有小幅提升.http://www.cqvip.com//QK/97941X/201508/665619660.html

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关键词：最大熵模型 最大熵 Shared 朴素贝叶斯 share 冠词错误 计算机自动纠正 最大熵模型