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《基于規(guī)則的中文時(shí)間表達(dá)式識(shí)別與規(guī)范化.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在應(yīng)用文檔-天天文庫(kù)。
1、第３１卷第３期廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)Ｖｏｌ．３１Ｎｏ．３２０１４年９月JournalofGuangdongUniversityofTechnologyＳｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００７-７１６２．２０１４．０３．０１６基于規(guī)則的中文時(shí)間表達(dá)式識(shí)別與規(guī)范化左亞堯，龍耀發(fā)，李杰駿（廣東工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，廣東廣州５１０００６）摘要：為了解決文本時(shí)間表達(dá)式的識(shí)別與規(guī)范化問(wèn)題，針對(duì)時(shí)間表達(dá)式在形式上的多樣性與非結(jié)構(gòu)化，提出了對(duì)時(shí)態(tài)元素進(jìn)行刻畫(huà)的思想，劃分時(shí)間表達(dá)式類(lèi)別及規(guī)范形式；在此基礎(chǔ)上，采用正則表達(dá)式與Ｔｒｉｅ樹(shù)結(jié)構(gòu)相結(jié)合的方式構(gòu)建出時(shí)間短語(yǔ)識(shí)別樹(shù)，自動(dòng)進(jìn)
2、行中文時(shí)間表達(dá)式的識(shí)別與分類(lèi)；最后，提出規(guī)范化算法與修正算法處理識(shí)別后的結(jié)果，得到規(guī)范化形式．以中文語(yǔ)料進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，中文表達(dá)式識(shí)別與規(guī)范化工作達(dá)到較好的效果．關(guān)鍵詞：規(guī)則；正則表達(dá)式；時(shí)間表達(dá)式識(shí)別；規(guī)范化中圖分類(lèi)號(hào)：ＴＰ３９３文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ文章編號(hào)：１００７-７１６２（２０１４）０３-００８８-０７RecognitionandNormalizationofChineseTimeExpressionsBasedonRulesＺｕｏＹａ-ｙａｏ，ＬｏｎｇＹａｏ-ｆａ，ＬｉＪｉｅ-ｊｕｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ，ＧｕａｎｇｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇ
3、ｕａｎｇｚｈｏｕ５１０００６，Ｃｈｉｎａ）Abstract：Ｃｏｎｃｅｒｎｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｗｉｔｈｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｉｍｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓｉｎｔｅｘｔｓ，ａｉ-ｍｉｎｇａｔｔｈｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙａｎｄｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｆｏｒｍｓｏｆｔｉｍｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ，ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｅｉｄｅａｏｆｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇｔｅｍｐｏ-ｒａｌｅｌｅｍｅｎｔｓｔｏｄｉｖｉｄｅｔｈｅｔｙｐｅｓｏｆｔｉｍｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｉｒｆｏｒｍｓｏｆｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｗｉｔｈｔｈｅｍｅｔｈｏｄｔｈａｔｃｏ
4、ｍｂｉｎｅｄｒｅｇｕｌａｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓｗｉｔｈＴｒｉｅｔｒｅｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｉｔｂｕｉｌｔｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｒｅｅｏｆｔｉｍｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ，ｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｒｅｃｏｇｎｉｚｅｔｉｍｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｅｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄｒｅｓｕｌｔｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓａｒｅｐｒｅｔｔｙｇｏｏｄ．Keywords：ｒｕｌｅ；ｒｅｇｕｌａｒｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ；ｒｅｃｏｇ
5、ｎｉｔｉｏｎｏｆｔｉｍｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ；ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ在自然語(yǔ)言處理、問(wèn)題回答、信息檢索等應(yīng)用領(lǐng)療記錄提出一個(gè)時(shí)態(tài)表達(dá)式識(shí)別和時(shí)態(tài)關(guān)系抽取框域中，時(shí)態(tài)信息處理變得日益重要．無(wú)論是時(shí)態(tài)數(shù)架，時(shí)態(tài)表達(dá)式識(shí)別利用正則表達(dá)式建立的語(yǔ)法進(jìn)據(jù)庫(kù)還是時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域，時(shí)態(tài)信息應(yīng)用都行處理，而時(shí)態(tài)關(guān)系抽取結(jié)合了ＣＲＦｓ從中文醫(yī)療影響深遠(yuǎn)，時(shí)態(tài)信息促進(jìn)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與利用．近記錄中的醫(yī)療問(wèn)題中自動(dòng)抽取時(shí)態(tài)屬性．這些學(xué)者年來(lái)，時(shí)態(tài)信息的應(yīng)用吸引了國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者的關(guān)進(jìn)行了時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)抽取的相關(guān)工作，卻缺乏對(duì)時(shí)態(tài)數(shù)［１－５］注．據(jù)規(guī)范化的研究，難以更有效地利用時(shí)態(tài)信息．時(shí)態(tài)的應(yīng)用研究首要任
6、務(wù)是時(shí)間表達(dá)式的抽隨著關(guān)注時(shí)態(tài)信息的學(xué)者更為廣泛，人們不滿(mǎn)［６］取，如ＰｅｉｑｕａｎＪｉｎ等提出了時(shí)態(tài)搜索引擎（Ｔｉｍｅ-足于時(shí)態(tài)信息的抽取識(shí)別，為提高時(shí)態(tài)信息的利用ＩｎｓｐｉｒｅｄＳｅａｒｃｈＥｎｇｉｎｅ，ＴＩＳＥ），主要對(duì)Ｗｅｂ頁(yè)面的度，針對(duì)已抽取的時(shí)間表達(dá)式，進(jìn)行規(guī)范化工作．時(shí)間進(jìn)行抽取與檢索并且支持不同類(lèi)型的Ｗｅｂ時(shí)如文獻(xiàn)［１０］提出基于規(guī)則的ＨｅｉｄｅｌＴｉｍｅ系統(tǒng)，主要［７］態(tài)信息；李君嬋等提出基于最大熵模型的方法來(lái)是利用正則表達(dá)式識(shí)別文檔中的時(shí)態(tài)表達(dá)式以及對(duì)完成時(shí)間表達(dá)式抽取與類(lèi)型識(shí)別；文獻(xiàn)［８］提出一其進(jìn)行規(guī)范化處理；文獻(xiàn)［１１］描述了一個(gè)對(duì)時(shí)態(tài)表種基于條件隨機(jī)場(chǎng)（Ｃ
7、ｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＲａｎｄｏｍＦｉｅｌｄｓ，達(dá)式進(jìn)行識(shí)別和規(guī)范化的系統(tǒng)，利用最大熵模型構(gòu)ＣＲＦｓ）的時(shí)間表達(dá)式識(shí)別方案；文獻(xiàn)［９］針對(duì)中文醫(yī)建分類(lèi)器對(duì)句子成分分類(lèi)以完成識(shí)別工作，進(jìn)而基收稿日期：２０１４-０４-１３基金項(xiàng)目：廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（Ｓ２０１１０４０００４２８１，Ｓ２０１３０１００１４４５７）作者簡(jiǎn)介：左亞堯（１９７４-），男，副教授，主要研究方向?yàn)闀r(shí)態(tài)信息處理、數(shù)據(jù)挖掘、粒度計(jì)算．第３期左亞堯，等：基于規(guī)則的中文時(shí)間表達(dá)式識(shí)別與規(guī)范化
