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A pattern based approach for the derivation of base forms of verbs from participles and tenses for flexible NLP

机译:一种基于模式的方法,用于从分词和时态派生动词的基本形式,以实现灵活的NLP

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摘要

Natural Language Processing (NLP) is an integral part of a conversation and by proxy an integral part of a chatterbot. Building a complete vocabulary for a chatterbot is a prohibitively time and effort intensive endeavor and thus makes a learning chatterbot a much more efficient alternative. Learning can be performed from many facets including individual words to phrases and concepts. From the perspective of words, the grammatical parts of speech become important since they allow meaning and structure to be derived from a sentence. Verbs tend to be unique since they have different forms, namely participles and tenses. As such we present an algorithm to derive the base verb from any participle or tense.
机译:自然语言处理(NLP)是对话的组成部分,通过代理,它也是chatterbot的组成部分。为聊天机器人建立完整的词汇表是一项费时费力的工作,因此使学习聊天机器人成为更有效的选择。可以从许多方面进行学习,包括单个单词到短语和概念。从单词的角度来看,语音的语法部分变得很重要,因为它们允许从句子中获得含义和结构。动词往往具有唯一性,因为它们具有不同的形式,即分词和时态。因此,我们提出了一种从分词或时态中得出基本动词的算法。

著录项

  • 作者

    Raj R.G.; Abdul-Kareem S.;

  • 作者单位
  • 年度 2011
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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