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摘要:
共指是突发事件新闻报道中的常见现象.良好的处理共指现象,是进行信息提取的基本必要过程.本文采用最大熵模型对汉语突发事件新闻报道中的共指现象进行消解,目的是提取出突发事件新闻报道中指向同一实体的名词、代词和名词短语.根据问题特点,算法选择了8类特征作为模型的特征,该模型在20万字的新闻语料上进行训练,在10万字规模的语料上进行测试,最终的测试得到系统的F值为64.5%.
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文献信息
篇名 基于最大熵模型的共指消解研究
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 最大熵模型 共指消解
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 24-27,54
页数 5页 分类号 TP391
字数 5100字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2008.02.004
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 庞宁 太原科技大学应用科学学院 10 42 4.0 6.0
2 杨尔弘 23 176 8.0 12.0
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研究主题发展历程
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最大熵模型
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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
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2723
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