语义分析中谓词标识的特征工程

• 作者: 周国栋 汪红林 王红玲
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 谓词标注和词义识别 语义分析 特征工程 最大熵分类器
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 134-137
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5320字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.09.038

摘要

谓词是句子中的最重要的成分,它的正确与否对语义分析的影响非常大.而众多的特征直接影响到谓词标识的性能,如何组织这些特征显得尤为重要.选取了7个基本特征和30多个新特征以及它们的组合,使用最大熵分类器,在基本特征的基础上通过增加有利特征的方法,使得谓词标注的F1值增长了约5%(由84.7%增加到89.8%),词义识别的F1值增长了约2%(由80.3%增加到82.1%),结果表明,这些新特征及其组合大大提高了性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红玲	苏州大学计算机科学与技术学院	29	194	8.0	13.0
3	周国栋	苏州大学计算机科学与技术学院	138	1425	22.0	32.0
9	汪红林	苏州大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0