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摘要:
语义角色标注是浅层语义分析的一种实现方式.语义角色标注技术已经被成功地应用到信息检索、自动问答、信息抽取、自动文摘以及机器翻译等多个领域,有效地提高了系统的性能.因此众多的研究将注意力集中于语义角色标注.对语义角色标注实例库的构建、语义角色标注规则的抽取以及语义角色标注的生成等几方面的最新研究进展进行论述,并对语义角色标注技术的难点及未来的发展方向进行了展望.
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文献信息
篇名 语义角色标注研究综述
来源期刊 山东理工大学学报:自然科学版 学科 工学
关键词 自然语言处理 语义角色标注 机器学习
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 19-24
页数 分类号 TP391
字数 6810字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6197.2011.06.004
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 吕新宇 山东理工大学计算机科学与技术学院 2 10 1.0 2.0
2 李鉴柏 山东理工大学计算机科学与技术学院 1 10 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (29)
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2020(3)
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  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
自然语言处理
语义角色标注
机器学习
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
山东理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-6197
37-1412/N
大16开
山东省淄博市张周路12号
1985
chi
出版文献量(篇)
2724
总下载数(次)
4
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