文本特征提取的研究进展

• 作者: 徐常胜 曾明睿 袁梦奇 邵曦 鲍秉坤
• 来源期刊: 南京信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 文本特征提取 问答系统
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 706-715
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 5381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13878/j.cnki.jnuist.2019.06.008

摘要

文本理解是人工智能的一个重要分支,其技术推动了人与计算机之间在自然语言上的有效交互.为了让计算机准确地理解和感知文本数据,文本特征提取是最为基础和关键的步骤之一.基于此,本文介绍文本特征提取研究的发展历史,以及近年来主流特征提取的方法,并对未来的研究方向进行展望.首先,介绍语义最底层的词级表示;接着,总结在词级表示基础上衍生出的句级表示上的研究进展;随后,介绍比词级表示和句级表示更高层的篇分析;最后,通过文本特征提取的一个典型应用——问答系统的介绍,阐述文本特征提取的最新方法和技术在问答系统上的应用,并对未来的研究方向做了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐常胜	南京邮电大学通信与信息工程学院	14	108	4.0	10.0
3	邵曦	南京邮电大学通信与信息工程学院	27	90	6.0	8.0
4	袁梦奇	南京邮电大学通信与信息工程学院	2	2	1.0	1.0
5	鲍秉坤	南京邮电大学通信与信息工程学院	3	2	1.0	1.0
6	曾明睿	南京邮电大学通信与信息工程学院	1	1	1.0	1.0