基于机器学习方法的事件指代消歧研究

• 作者: 孔芳 张宁 朱巧明 李培峰
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 事件指代消歧 机器学习方法 实例生成 特征选择
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 229-233
• 分类号: TP18
• 字数: 5939字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.05.055

摘要

与实体指代不同,事件指代其先行词候选是一个事件,与名词性的指代词具有完全不同的语义分类体系,因此适用于实体指代消歧的大多数特征都不能用于事件指代消歧.给出了一个基于机器学习方法的事件指代消歧平台,详细介绍了平台的实例生成和特征选择过程,给出了平台在OntoNotes3.0语料上的事件指代消歧的结果,并对结果进行了分析.从实验结果可以看到,给出的平台获得了较好的召回率,但系统准确率需要进一步提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱巧明	苏州大学计算机科学与技术学院	261	2058	25.0	31.0
3	李培峰	苏州大学计算机科学与技术学院	138	995	16.0	24.0
9	孔芳	苏州大学计算机科学与技术学院	66	350	11.0	15.0
13	张宁	苏州大学计算机科学与技术学院	14	13	3.0	3.0