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摘要:
上下位语义抽取对于知识库构建、信息检索、智能语音以及其他语义应用都具有重要意义。如何有效地描述语义对象的上下文相似度是语义抽取的关键。文本核方法能在更高的维度上比较文本的语义相似性,显示出良好的应用前景。但是,目前常用的文本的语法解析树核以及文本序列核对子句长度较为敏感。提出一种新的混合文本核方法,在利用文本中词法和语法信息改进现有的解析树核和文本串核的基础上,对于句子长度具有自适应性。实验显示与已有核方法相比较,该方法取得了较好的效果,显著地提高了上下文语义抽取的准确率和召回率。
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文献信息
篇名 基于混合核方法的上下位语义抽取
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 语义抽取 解析树核 子串核 上下位语义 混合核
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 45-47,93
页数 4页 分类号 TP3
字数 4543字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.04.011
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 施伯乐 复旦大学计算机科学技术学院 188 4414 33.0 61.0
2 周向东 复旦大学计算机科学技术学院 35 323 10.0 17.0
3 王金华 中国电子科技集团公司第三十二所 6 26 3.0 5.0
4 产文 复旦大学计算机科学技术学院 3 17 3.0 3.0
5 江泳 复旦大学计算机科学技术学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
语义抽取
解析树核
子串核
上下位语义
混合核
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
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101489
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