Изменения

== Синтаксические N-граммы ==

== Синтаксические N-граммы ==

Синтаксические N-граммы – это N-граммы, определяемые путями в деревьях синтаксических зависимостей или деревьях составляющих, а не линейной структурой текста<ref name="sng">{{cite journal|last1=Sidorov|first1=Grigori|last2=Velazquez|first2=Francisco|last3=Stamatatos|first3=Efstathios|last4=Gelbukh|first4=Alexander|last5=Chanona-Hernández|first5=Liliana|title=Syntactic Dependency-based N-grams as Classification Features|journal=LNAI 7630|date=2012|pages=1–11}}</ref><ref>{{cite journal|last1=Sidorov|first1=Grigori|title=Syntactic Dependency Based N-grams in Rule Based Automatic English as Second Language Grammar Correction|journal=International Journal of Computational Linguistics and Applications|date=2013|volume=4|issue=2|pages=169–188}}</ref>. Например, предложение: "Экономические новости оказывают незначительное влияние на финансовые рынки" может быть преобразовано в синтаксические N-граммы следуя древовидной структуре его [[Грамматика зависимостей|отношений зависимостей]]: новости-экономические, влияние-незначительное, влияние-на-рынки-финансовые и другие<ref name="sng"/>.

Синтаксические N-граммы – это N-граммы, определяемые путями в деревьях синтаксических зависимостей или деревьях составляющих, а не линейной структурой текста<ref name="sng">Grigori Sidorov, Francisco Velasquez, Efstathios Stamatatos, Alexander Gelbukh, and Liliana Chanona-Hernández. Syntactic Dependency-based N-grams as Classification Features. LNAI 7630, pp. 1–11, 2012</ref><ref>Grigori Sidorov. Syntactic Dependency Based N-grams in Rule Based Automatic English as Second Language Grammar Correction. International Journal of Computational Linguistics and Applications, Vol. 4, No. 2, pp. 169–188, 2013.</ref>. Например, предложение: "Экономические новости оказывают незначительное влияние на финансовые рынки" может быть преобразовано в синтаксические N-граммы следуя древовидной структуре его [[Грамматика зависимостей|отношений зависимостей]]: новости-экономические, влияние-незначительное, влияние-на-рынки-финансовые и другие<ref name="sng"/>.

Синтаксические N-граммы отражают синтаксическую структуру в отличии от линейных N-грамм и могут использоваться в тех же приложениях, что и линейные N-граммы, в том числе в качестве признаков в векторной модели. Применение синтаксических N-грамм дает лучшие результаты при решении определенных задач, чем использование стандартных N-грамм, например, для определения авторства<ref>{{cite journal|last1=Sidorov|first1=Grigori|last2=Velasquez|first2=Francisco|last3=Stamatatos|first3=Efstathios|last4=Gelbukh|first4=Alexander|last5=Chanona-Hernández|first5=Liliana|title=Syntactic N-grams as Machine Learning Features for Natural Language Processing|journal=Expert Systems with Applications|volume=41|issue=3|pages=853–860|doi=10.1016/j.eswa.2013.08.015}}</ref>.  

Синтаксические N-граммы отражают синтаксическую структуру в отличии от линейных N-грамм и могут использоваться в тех же приложениях, что и линейные N-граммы, в том числе в качестве признаков в векторной модели. Применение синтаксических N-грамм дает лучшие результаты при решении определенных задач, чем использование стандартных N-грамм, например, для определения авторства<ref>Grigori Sidorov, Francisco Velasquez, Efstathios Stamatatos, Alexander Gelbukh, and Liliana Chanona-Hernández. Syntactic N-grams as Machine Learning Features for Natural Language Processing. Expert Systems with Applications, Vol. 41, No. 3, pp. 853–860, DOI 10.1016/j.eswa.2013.08.015</ref>.  

== См. также ==

== См. также ==