基于词向量的中文词汇蕴涵关系识别

• 作者: 周慧霞 姚东任 张志昌 鲁小勇
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 文本蕴涵 词汇蕴涵 词向量 蕴涵特征 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 169-174
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 6619字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.02.031

摘要

英文词汇蕴涵关系识别已有较多研究,并提出许多识别模型,但针对中文的词汇蕴涵关系获取则鲜有研究.为此,提出一种中文词汇蕴涵关系识别方法.利用词向量技术,在中文维基百科语料上进行训练,将词汇表示为词向量,设计各种基于词向量的分类特征,训练得到可用于名词词汇蕴涵关系分类的支持向量机分类模型.实验结果表明,与传统的余弦相似度方法相比,该方法以及设计的各种分类特征在词汇蕴涵关系识别方面具有明显优势.

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	周慧霞	西北师范大学计算机科学与工程学院	1	17	1.0	1.0