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摘要:
随着自然语言处理领域中信息抽取技术的不断发展,越来越多的学者开始关注事件的识别和抽取研究,其中触发词的识别和抽取是事件识别和抽取的关键。针对目前中文触发词抽取结果的 F值不够理想的情况,选用中文事件语料库C EC语料作为训练语料和测试语料,提出了一种基于触发词扩展表和机器学习相结合的触发词抽取方法,实验表明,该方法抽取效果比较理想,F值可达到69.7%。
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触发词
神经网络
感知机
联合模型
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 中文事件触发词的自动抽取研究*
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 中文事件 触发词 自动抽取 触发词扩展表 机器学习
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 信息处理与网络安全
研究方向 页码范围 457-461
页数 5页 分类号 TP274
字数 4665字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn1672-9722.2015.03.026
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 廖涛 19 66 5.0 8.0
2 轩小星 1 17 1.0 1.0
3 高贝贝 2 19 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (1)
共引文献  (17)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (17)
同被引文献  (47)
二级引证文献  (16)
2003(1)
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2006(1)
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2010(1)
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2011(2)
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2012(1)
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2015(1)
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  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
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2016(4)
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  • 二级引证文献(1)
2017(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2018(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2019(10)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(4)
2020(9)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
中文事件
触发词
自动抽取
触发词扩展表
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
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
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