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赵铁军
自然语言处理、机器翻译、网络信息处理、机器学习与人工智能
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- 姓名：赵铁军
- 目前身份：
- 担任导师情况：
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学术头衔：
博士生导师
- 职称：-
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学科领域：
计算机应用
- 研究兴趣：自然语言处理、机器翻译、网络信息处理、机器学习与人工智能
赵铁军 教授
1980-1984：毕业于哈尔滨工业大学计算机专业获学士学位
1984-1987：哈尔滨工业大学电子工程专业助教
1987-1990：毕业于哈尔滨工业大学计算机系获硕士学位
1990-1993：哈尔滨工业大学计算机系讲师
1993-1998：哈尔滨工业大学计算机系副教授
1994-1997：哈尔滨工业大学计算机系在职攻读并获博士学位
1998-2001：哈尔滨工业大学计算机学院教授
2002： 美国马里兰大学先进计算机研究所访问学者
2001-目前: 哈尔滨工业大学计算机学院博士生导师
社会兼职：
《中文信息学报》编委
全国术语标准化技术委员会"语言资源建设与管理"分会委员
学科：
计算机应用技术
研究方向：
自然语言处理、机器翻译、网络信息处理、机器学习与人工智能
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2010-12-08
赵铁军， 吕雅娟， 李生
计算机学报，2003，26（1）：1～7，-0001，（）：
-1年11月30日
提出了一种汉语句法分析知识自动获取的新方法9 该方法以双语语料库为基础，在双语语言模型的指导下，利用英语句法分析和双语词汇对齐得到汉语句子分析结果9 根据得到的句子分析可以提取汉语组块边界信息和简单的句法分析规则9 实验结果表明，自动获取的组块分析边界和已有的汉语句法分析体系取得了很好的一致性，证明了该方法的可行性和有效性9 文中提出的方法充分利用现有的英语句法研究成果，为汉语句法分析研究提出了一个崭新的思路9
句法分析， 知识获取， 双语语言模型， 双语语料库
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2010-12-08
【期刊论文】Learning Chinese Bracketing Knowledge Based on a Bilingual Language Model
赵铁军， Yajuan Lü， Sheng Li， Tiejun Zhao， Muyun Yang
，-0001，（）：
-1年11月30日
This paper proposes a new method for automatic acquisition of Chinese bracketing knowledge from English-Chinese sentencealigned bilingual corpora. Bilingual sentence pairs are first aligned in syntactic structure by combining English parse trees with a statistical bilingual language model. Chinese bracketing knowledge is then extracted automatically. The preliminary experiments show automatically learned knowledge accords well with manually annotated brackets. The proposed method is particularly useful to acquire bracketing knowledge for a less studied language that lacks tools and resources found in a second language more studied. Although this paper discusses experiments with Chinese and English, the method is also applicable to other language pairs.
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2010-12-08
赵铁军， 孟遥， 李生， 姚建民
计算机研究与发展，2002，39（7）：802～808，-0001，（）：
-1年11月30日
句法结构歧义是句法分析过程中最主要也是最难解决的问题之一。使用了一种组合型的概率评价函数解决英语句法分析过程中所面临的结构歧义问题，综合考虑了句法分析时的结构特性和上下文信息。并使用基于规则的句法分析后校正机制对错误的分析结果进行进一步的校正。组合型的概率评价函数为更精细的句法分析提供了一个可以扩充的统计模型，这种方法也可以适用于其它语言的句法分析。实验结果表明，这种方法具有较高的精确率和召回率。
句法分析,， 句法结构消歧,， 概率评价函数,， 规则
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2010-12-08
赵铁军， 吕雅娟， 杨沐昀， 于浩， 李生
中文信息学报，2000，15（1）：28～33，-0001，（）：
-1年11月30日
未登录词的识别是汉语自动分词中的主要问题。本文以对中国人名，中国地名和外国译名进行整体识别为目标，采用分解处理策略降低了整体处理难度，并使用动态规划方法实现了最佳路径的搜索，较好地解决了未登录词之间的冲突问题。通过对真实语料识别的测试，证明该方法可以全面提高未登录词识别的正确率和召回率。
登录词识别， 分解处理， 动态规划
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2010-12-08
赵铁军， 吕雅娟， 于浩， 杨沐昀， 刘芳
中文信息学报，2000，15（1）：13～18，-0001，（）：
-1年11月30日
汉语自动分词在面向大规模真实文本进行分词时仍然存在很多困难。其中两个关键问题是未登录词的识别和切分歧义的消除。本文描述了一种旨在降低分词难度和提高分词精度的多步处理策略，整个处理步骤包括7个部分，即消除伪歧义、句子的全切分、部分确定性切分、数词串处理、重叠词处理、基于统计的未登录词识别以及使用词性信息消除切分歧义的一体化处理。开放测试结果表明分词精确率可达98%以上。
汉语自动分词， 歧义， 多步处理
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2010-12-08
【期刊论文】English BNP identification based on corpus-trained decision tree
赵铁军， MENG Yao， ZHAO Tie-jun， LI Sheng， ZHANG Xiao-guang
Journal of Harbin Institute of Technology (New Series), Vol.8, No.4, 2001，-0001，（）：
-1年11月30日
Finding simplc, non-recursive, base noun phrasc is an important step for many natural language pro-ccssing applications. This paper prescnts a new corpus-based approach using decision tree for that purpose. In contrast to previous methods for Base NP identification, we adopt a decision tree trainedfrom Penn Treebank to identify Base NP. And a self-leaming mechanism is further integrated into our model. Experimental rosults show good performances using our method. The method can also be applied to processing of any other language.
Base NP， decision tree， corpus
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