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1.
基于树核函数的实体语义关系抽取方法研究   总被引:5,自引:2,他引:3  
该文描述了一种改进的基于树核函数的实体语义关系抽取方法,通过在原有关系实例的结构化信息中加入实体语义信息和去除冗余信息的方法来提高关系抽取的性能.该方法在最短路径包含树的基础上,首先加入实体类型、引用类型等与实体相关的语义信息,然后对树进行裁剪,去掉修饰语冗余和并列冗余信息,并扩充所有格结构,最后生成实体语义关系实例.在ACE RDC 2004基准语料上进行的关系检测和7个关系大类抽取的实验表明,该方法在较大程度上提高了实体语义关系识别和分类的效果,F值分别达到了79.1%和71.9%.  相似文献
2.
基于MS5534B的无人机高度传感器   总被引:3,自引:0,他引:3  
高度传感器是无人机的重要组成部分,具有数字输出的MS5534B很适合用于无人机高度传感器.详细介绍了传感器及接口电路和数据处理的方法,利用查表转换法实现了无人机高度传感器的功能.通过滤波算法有效地降低了采样噪声,运用Matlab对大量的压力-高度数据进行拟合,达到了设计要求,且成功应用于某小型无人机的飞行试验.  相似文献
3.
指代消解综述   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
给出指代消解的基本概念,从指代消解的语料资源、评测系统和算法3个方面出发,介绍指代消解的国内外研究现状,分析制约指代消解的3个关键问题:结构化句法信息的自动获取和表示,深层次语义信息的自动获取和使用,跨文本指代消解,基于分析结果给出国际上指代消解的研究趋势。  相似文献
4.
基于依存句法分析的中文语义角色标注   总被引:3,自引:0,他引:3  
依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使用最大熵分类器进行语义角色的识别和分类。系统使用了两种不同的语料,一种是由标准短语结构句法分析(CTB5.0)转换而来,另一种是CoNLL2009公布的中文语料。系统分别在两种语料的标准谓词和自动谓词的基础上进行实验,在标准谓词上取得的F1值分别为84.30%和81.68%,在自动谓词上的F1值为81.02%和81.33%。  相似文献
5.
This paper proposes a tree kernel method of semantic relation detection and classification(RDC) between named entities.It resolves two critical problems in previous tree kernel methods of RDC.First,a new tree kernel is presented to better capture the inherent structural information in a parse tree by enabling the standard convolution tree kernel with context-sensitiveness and approximate matching of sub-trees.Second,an enriched parse tree structure is proposed to well derive necessary structural informat...  相似文献
6.
混合的汉语基本名词短语识别方法   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
提出一种混合的汉语基本名词短语(BaseNP)识别模型,包括采用语法规则、统计方法和组合分类器方法。利用BaseNP词的信息、词性信息及上下文句法信息,构建组合分类器,提高判断的准确性。在中文树库(CTB5.0)上进行实验,F值达到了90.09%,证明该方法能有效地识别BaseNP。  相似文献
7.
通用中医专家系统GTS模型的设计与实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
GTS是一个基于知识的通用中医专家系统模型,拟作为一个开发实用中医专家系统的工具。 1.GTS模型的系统结构图  相似文献
8.
基于支持向量机分类和语义信息的中文跨文本指代消解   总被引:2,自引:0,他引:2  
跨文本(实体)指代消解(CDCR)的任务就是把所有分布在不同文本但指向相同实体的词组合在一起形成一个指代链.传统的跨文本指代消解主要采用聚类方法来解决信息检索中遇到的重名消歧问题.将聚类问题转换为分类问题,并采用支持向量机(SVM)分类器来解决信息抽取中的重名消歧和多名聚合问题.该方法可有效融合实体名称的构词特征、读音特征以及文本内部和文本外部的多种语义特征.在中文跨文本指代语料库上的实验表明,同聚类方法相比,该方法在提高精度的同时,也提高了召回率.  相似文献
9.
基于树核函数的"it"待消解项识别研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
该文在基于特征的英文代词指代消解平台上,使用复合核函数,研究指代消解中待消解项"it"的识别问题.围绕"it"是否是待消解项,该文采取有效策略获得"it"句法结构信息与平面特征信息,并将它们结合起来生成"it"待消解项分类器.在测试分类器性能的同时,将其运用到代词指代消解中以检验它对指代消解的作用.最后在ACE2003基准语料上实验表明采用复合核生成的分类器具有较高的准确率,并能显著提高代词指代消解性能.  相似文献
10.
语义角色标注中特征优化组合研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
特征决定着语义角色标注的性能,但并非特征越多性能越高.因此,如何优化组合这些特征就显得非常重要.选取了当前语义角色标注系统中常用的56个特征,按其贡献进行了优化组合实验.在正确的句法分析上取得了91.22%的语义角色分类精确率,在自动句法分析上语义角色标注F1值达到了78.07%.实验表明提高性能并不需要很多特征,关键在于特征的优化组合;同时在句法分析中起重要作用的谓词和中心词特征在语义角色标中也发挥了重要作用.  相似文献
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