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摘要:
基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能.本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征: 例如,句法成分后一个词、谓语动词和短语类型的组合、谓语动词类别信息和路径的组合等,并在Chinese Proposition Bank(CPB)语料数据上,使用最大熵分类器进行了实验,系统F-Score由89.76%增加到91.31%.结果表明,这些新特征和组合特征显著提高了系统的性能.因此,目前进行语义角色标注应集中精力寻找丰富有效的特征.
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文献信息
篇名 中文语义角色标注的特征工程
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 计算机应用 中文信息处理 语义分析 语义角色标注 特征工程 最大熵分类器
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 79-84
页数 6页 分类号 TP3
字数 4539字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2007.01.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘挺 哈尔滨工业大学信息检索实验室 142 4348 34.0 63.0
2 车万翔 哈尔滨工业大学信息检索实验室 29 1137 12.0 29.0
3 刘怀军 哈尔滨工业大学信息检索实验室 1 83 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
计算机应用
中文信息处理
语义分析
语义角色标注
特征工程
最大熵分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45413
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导