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摘要:
基于树核函数,提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能.首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案,并使用SVMLight 中提供的卷积树核函数直接进行基于结构化句法树的相似度计算,从而完成指代消解任务;其次,在分析3种结构化句法树捕获方案的基础上,从中心理论、竞争者信息和语义角色相关信息等几方面对捕获的结构化句法树进行了扩 展;最后,通过ACE 2004 NWIRE英文语料和ACE 2005 NWIRE中文语料上的实验,说明了这些扩展能够提升代词消解的性能.
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文献信息
篇名 基于树核函数的中英文代词消解
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 代词消解 结构化句法树 树核函数
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 1085-1099
页数 分类号 TP391
字数 2026字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2012.04044
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 孔芳 苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室 66 350 11.0 15.0
5 周国栋 苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室 138 1425 22.0 32.0
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研究主题发展历程
节点文献
代词消解
结构化句法树
树核函数
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
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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