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摘要:
采用基于最大熵模型的方法对泰语句子级实体从属关系的抽取方法进行了研究.针对泰语句子中实体关系抽取的研究进程中语料库较为匮乏的问题,首先使用汉泰双语平行句对作为中间桥梁,将中文研究领域中相对成熟的分词、词性标注和实体识别等成果,通过汉泰双语词典映射到与中文句子相对齐的泰语句子上,对泰语句子进行必要的数据处理操作,并进行一定量的人工校正和人工实体关系标注工作;进而构建基础的泰语实体关系训练语料库.在语料库的基础上,将泰语实体关系抽取问题转化为分类问题,同时结合泰语语言本身的特点,选取合适的上下文特征模板,使用最大熵模型算法对训练语料进行学习训练,构建分类器,对泰语句子中的候选实体关系三元组进行识别,最终达到实体间从属关系自动抽取的目的.实验结果显示该方法可使F值相对于已有的泰语实体关系抽取研究方法提升8%左右.
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文献信息
篇名 基于最大熵的泰语句子级实体从属关系抽取
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 实体关系 实体从属关系抽取 汉泰双语平行句对 最大熵模型 特征模板
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 738-746
页数 9页 分类号 TP391
字数 6672字 语种 中文
DOI 10.13232/j.cnki.jnju.2017.04.017
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 王红斌 昆明理工大学信息工程与自动化学院 25 127 5.0 10.0
2 毛存礼 昆明理工大学信息工程与自动化学院 21 85 5.0 8.0
3 线岩团 昆明理工大学信息工程与自动化学院 23 91 5.0 8.0
4 李金绘 昆明理工大学信息工程与自动化学院 1 1 1.0 1.0
5 沈强 昆明理工大学信息工程与自动化学院 3 17 1.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
实体关系
实体从属关系抽取
汉泰双语平行句对
最大熵模型
特征模板
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
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
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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