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计算机软件及计算机应用
基于随机森林的N1+N2结构语法关系判定方法研究
短语结构语法关系判定其实质是分类问题,使用机器学习中的分类方法是解决该类问题的重要途径,关键是将短语结构转化为适合机器算法求解的形式。提出了一种基于随机森林的N1+N2结构语法关系分类判定方法,首先在自建熟语料库的基础上,为每个短语结构建立了用于分类决策树的7个特征,然后使用C4.5方法生成决策树,构造随机森林算法,最后通过投票原则给出最终判断结果。经训练集学习后,在含有1 020条语料的测试集中进行测试,最终测试结果的正确率达到94.8%。该结果证明了使用随机森林算法进行汉语短语结构语法关系分类判定是行之有效的,运用人工智能方法解决自然语言处理问题是必然趋势。
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重庆理工大学学报(自然科学)
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