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摘要:
传统文本蕴涵识别方法仅停留在词汇级的识别,无法涉及句法、语义等方面,造成识别结果的F值较低.针对该问题,提出一种将句法结构的变换和传统词汇语义特征结合的中文文本蕴涵识别方法.对文本进行基于句法分析树变换的预处理,将句法分析中适用于文本蕴涵识别的特征加入到相关的统计和词汇语义特征中,使用统计机器学习的方法对由文本片段T和假设的文本片段H组成的文本对进行蕴涵关系分类,并经过语义规则的修正处理得到最终的识别结果.在NTCIR RITE3上的评测结果表明,与Ⅲ&CYUT,Yamraj等相比,该方法能获得较高的F值.
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文献信息
篇名 融合句法结构变换与词汇语义特征的文本蕴涵识别
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 中文文本蕴涵 句法结构变换 词汇语义特征 词汇统计特征 统计机器学习
年,卷(期) 2015,(9) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 199-204
页数 6页 分类号 TP399
字数 6154字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.09.037
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 鲁小勇 西北师范大学计算机科学与工程学院 18 80 5.0 8.0
2 张志昌 西北师范大学计算机科学与工程学院 16 108 6.0 10.0
3 姚东任 西北师范大学计算机科学与工程学院 5 30 3.0 5.0
4 刘霞 西北师范大学计算机科学与工程学院 6 16 3.0 3.0
5 陈松毅 西北师范大学计算机科学与工程学院 2 11 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
中文文本蕴涵
句法结构变换
词汇语义特征
词汇统计特征
统计机器学习
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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