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葛瑞芳

作品数：3 被引量：85H指数：2
供职机构：清华大学信息科学技术学院计算机科学与技术系更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 2篇信息抽取
  • 2篇专名
  • 2篇专名识别
  • 2篇金融
  • 2篇抽取
  • 1篇新闻
  • 1篇语词
  • 1篇语言处理
  • 1篇排歧
  • 1篇中文
  • 1篇自然语言
  • 1篇自然语言处理
  • 1篇名词
  • 1篇金融领域
  • 1篇金融新闻
  • 1篇汉语
  • 1篇汉语词
  • 1篇汉语词义
  • 1篇词义
  • 1篇词义排歧

机构

  • 3篇清华大学
  • 1篇香港理工大学
  • 1篇香港中文大学

作者

  • 3篇葛瑞芳
  • 1篇苑春法
  • 1篇李文捷
  • 1篇李涓子
  • 1篇黄锦辉
  • 1篇王宁

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇中文信息学报

年份

  • 1篇2002
  • 2篇2001
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
中文金融新闻中公司名的识别被引量：77
2002年
在金融领域信息抽取中 ,公司名扮演着非常重要的角色 ;因此如何正确识别文本中出现的公司名是一个非常重要的研究课题。在对金融新闻文本进行了深入地分析和研究的基础上 ,总结出了公司名的结构特征及其上下文信息 ,建立了六个用于识别公司名的知识库 ,并提出了一个基于两次扫描过程的识别策略。初步实验结果表明 ,在封闭测试中实验系统公司名识别的精确率可以达到 97 3% ,召回率可达 89 3% ;在开放测试中精确率可以达到 6 2 8% ,召回率可达 6 2 1%。
王宁葛瑞芳苑春法黄锦辉李文捷
关键词：金融领域专名识别信息抽取金融新闻
一个汉语词义自动标注系统的设计与实现被引量：8
2001年
词义排歧在自然语言处理领域占有重要地位。词义排歧的精确率依赖于排歧知识的完备性。但是目前使用基于词典的和基于语料库的词义排歧方法来获取排歧知识的效果都不令人满意。文章将介绍了一个汉语词义自动标注系统，该系统实现了基于语料库的无指导的词义排歧模型，比较成功地解决了排歧知识的获取瓶颈问题。文章将给出系统的总体设计和具体实现，并给出系统测试结果。
葛瑞芳李涓子
关键词：自然语言处理词义排歧汉语词义
金融信息抽取中的专名及名词短语分析
论文工作主要有两部分级成:金融信息抽取中的专名识别和金融信息抽取中的名词短语分析.该文提出类公司名的概念,即能进行金融活动的公司名、股票名和进行了金融活动的机构中的总称.类公司名的识别主要采取两次扫描的分析势均力敌,第一...
葛瑞芳
关键词：信息抽取专名识别
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