采用最大熵模型实现中文组块分析的任务。
This paper proposes to use Maximum Entropy (ME) model to conduct Chinese chunk parsing.
汉语组块分析是中文信息处理领域中一项重要的子任务。
Chinese chunking plays an important role in natural language processing.
在中文问句的结构特点基础上，结合机器学习及组块分析理论，对问句进行组块分析，实现了基于神经网络的问句组块识别算法，并应用于银行领域自动问答系统中。
Based on the structure feature of the question, machine learning and chunk parsing theory, an approach for question chunk parsing using neural networks is implemented.
在中文问句的结构特点基础上，结合机器学习及组块分析理论，对问句进行组块分析，实现了基于神经网络的问句组块识别算法，并应用于银行领域自动问答系统中。
Based on the structure feature of the question, machine learning and chunk parsing theory, an approach for question chunk parsing using neural networks is implemented.
应用推荐