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1.
基于依存分析和错误驱动的中文时间表达式识别   总被引:2,自引:1,他引:2  
时间表达式识别是进行时间表达式归一化的基础,其识别结果的好坏直接影响归一化的效果。本文提出一种基于依存分析和错误驱动识别中文时间表达式的新方法。首先以时间触发词为切入点,据依存关系递归地识别时间表达式,大大地提高了识别效果;然后,采用错误驱动学习来进一步增强识别效果,根据错误识别结果和人工标注的差异自动地获取和改进规则,使系统的性能又提高了近3.5%。最终在封闭测试集和开放测试集上,F1值达到了76.38%和76.57%。  相似文献   
2.
时序多文档文摘是针对新闻领域跨时段的相关文档集,即系列新闻报道进行问题无关的、抽取式文摘.根据系列新闻报道不同细节层次的时序特性.提出一种基于宏微观重要性判别模型的内容选择方法.从宏观和微观角度挖掘信息随着时间进化的时序特性,以指导时序多文档文摘的内容选择.首先通过宏观模型确定重要的时间点,然后通过微观模型在重要的时间点选择重要的句子,从而更有效地获取文摘.实验证明该方法是有效的.  相似文献   
3.
基于启发式错误驱动学习的中文时间表达式识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于启发式错误驱动学习的中文时间表达式识别的新方法.该方法先采用依存分析方法以时间触发词为切入点递归地识别时间表达式,有效地解决了长距离依赖的问题,大大提高了识别效果;在此基础上,对比错误识别结果和人工标注,采用启发式A*算法搜索策略进行错误驱动学习,降低了规则学习的复杂度,并具有区分每条规则的有效性和规则间相容性的优点,使系统性能提高近6%.最终在封闭测试集和开放测试集上,F值分别达到了77.96%和77.92%.  相似文献   
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