多特征文本蕴涵识别研究

• 作者: 刘鹏 李茹 王智强 赵红燕
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本蕴含识别 句法依存关系 FrameNet
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 信息提取和文本挖掘
• 页码范围: 109-115
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4525字
• 语种: 中文

摘要

文本蕴涵识别是解决自然语言中存在的同义异形问题的有效途径.虽然国内外学者已经提出了很多文本蕴涵识别模型,但影响文本蕴涵识别的因素错综复杂,识别准确率普遍不高.该文把文本蕴涵识别看作二元分类问题,抽取词汇特征、句法依存关系特征及FrameNet语义知识库特征的多种特征构造特征矩阵,训练SVM分类器,实现文本蕴涵识别.该方法在国际文本蕴涵识别技术评测RTE3的测试集上进行测试,蕴涵正例识别准确率达到了78.1％,高于RTE3评测2-ways的最高结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李茹	山西大学计算机与信息技术学院	99	683	13.0	21.0
5	赵红燕	太原科技大学计算机科学与技术学院	5	27	3.0	5.0
6	王智强	山西大学计算机与信息技术学院	20	115	6.0	10.0
7	刘鹏	中国电子科技集团公司第二研究所	28	52	4.0	6.0