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摘要:
使用SVM提供的卷积树核函数构造一个中文语义角色标注系统,将依存关系作为标注单元进行中文语义角色标注.通过不同的裁剪方法获得依存树的结构化信息,裁剪后的依存树分别为最短路径树和最小树.在中文PropBank和NomBank的转换语料上进行实验,结果表明,该系统在动词性谓词和名词性谓词语料上的F1值分别为83.66和76.87.
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文献信息
篇名 基于树核函数的中文语义角色标注
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 语义角色标注 树核 依存关系 名词性谓词 动词性谓词
年,卷(期) 2011,(22) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 128-130
页数 分类号 TP39l
字数 4590字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.22.041
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 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 王步康 苏州大学计算机科学与技术学院 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
语义角色标注
树核
依存关系
名词性谓词
动词性谓词
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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