基于词模式嵌入的词语上下位关系分类

• 作者: 孙佳伟 张民 李正华 陈文亮
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 上下位关系分类 词模式 词嵌入 词模式嵌入
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 专题报道: 文本大数据分析与语义理解
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 字数: 7233字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2018.055

摘要

提出一种基于词模式的上下位关系分类方法, 可以有效地缓解传统的基于模式的分类方法存在的稀疏问题, 提高了关系分类的召回率.进一步地, 通过词模式嵌入, 将基于模式的方法与基于词嵌入的方法进行有效的融合.为了验证方法的有效性, 标注一个包含 12000 个汉语词语对的数据集.实验结果表明, 该词模式嵌入方法是有效的, F1值可以达到95.36%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈文亮	苏州大学计算机科学与技术学院	12	44	4.0	6.0
2	张民	苏州大学计算机科学与技术学院	27	94	5.0	9.0
3	李正华	苏州大学计算机科学与技术学院	10	12	2.0	3.0
4	孙佳伟	苏州大学计算机科学与技术学院	1	5	1.0	1.0