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摘要:
提出一种自动分析汉语小句级句际关系树的新方法.在修辞结构理论体系下,构建一个汉语句际关系标注语料库.不同于传统的只关心相邻两个单元的方法,提出一种类排序模型(SVM-R),自动构建汉语句际关系的树结构,旨在把握相邻3个单元之间的关联强度.实验结果表明,所提出的SVM-R模型对句际关系树的分析显著优于传统方法.最后提出并验证了丰富的、适合于汉语句际关系分析的语言特征.
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文献信息
篇名 基于排序方法的汉语句际关系树自动分析
来源期刊 北京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 句际关系树构建 排序方法 汉语句际关系语料库
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 65-74
页数 10页 分类号 TP391
字数 1640字 语种 中文
DOI 10.13209/j.0479-8023.2016.014
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 吴云芳 32 493 13.0 22.0
2 吕学强 146 1187 15.0 30.0
3 万富强 3 26 2.0 3.0
4 徐艺峰 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
句际关系树构建
排序方法
汉语句际关系语料库
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
北京大学学报(自然科学版)
双月刊
0479-8023
11-2442/N
16开
北京海淀北京大学校内
2-89
1955
chi
出版文献量(篇)
3152
总下载数(次)
8
总被引数(次)
52842
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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