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摘要:
针对基于有监督学习的依存句法分析模型的研究现状与进展进行了总结.重点综述了标注语料匮乏、特征选择与提取、模型一体化三个问题的相关研究内容.首先,详细介绍人们借助依存关系映射和主动学习摆脱标注语料匮乏困境的相关研究;其次,重点总结了不同特征对构建依存句法分析模型的贡献,例如句子级特征、词类别特征、语言形态特征和高阶特征等;最后,分析了依存句法分析模型一体化的优势与不足;此外,详细总结了如何借助该类模型解决事件抽取、产品评论分析和舆情分析等问题.
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文献信息
篇名 基于有监督学习的依存句法分析模型综述
来源期刊 智能计算机与应用 学科 工学
关键词 依存句法分析 特征选择 有监督学习 模型一体化
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 11-15,19
页数 6页 分类号 TP391.1
字数 6896字 语种 中文
DOI
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 关毅 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 56 1214 16.0 33.0
2 董喜双 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 6 57 3.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
依存句法分析
特征选择
有监督学习
模型一体化
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
智能计算机与应用
双月刊
2095-2163
23-1573/TN
大16开
哈尔滨市南岗区繁荣街155号(哈工大新技术楼916室)
14-144
1985
chi
出版文献量(篇)
6183
总下载数(次)
26
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