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1.
中文语义角色标注的特征工程   总被引:3,自引:2,他引:3  
基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征: 例如,句法成分后一个词、谓语动词和短语类型的组合、谓语动词类别信息和路径的组合等,并在Chinese Proposition Bank(CPB)语料数据上,使用最大熵分类器进行了实验,系统F-Score由89.76%增加到91.31%。结果表明,这些新特征和组合特征显著提高了系统的性能。因此,目前进行语义角色标注应集中精力寻找丰富有效的特征。  相似文献   
2.
基于改进编辑距离的中文相似句子检索   总被引:28,自引:0,他引:28  
中文相似句子检索的方法在基于实例的机器翻译等中文信息处理领域,具有非常广泛的应用背景。本文提出的基于改进编辑距离的中文相似句子检索方法,在使用信息检索技术提高检索效率的同时,以普通编辑距离算法为基础,加入了词汇的语义信息,使之更加符合中文句子相似度计算的要求。改进编辑距离与单纯基于语义辞典计算句子相似度的方法相比,具有便于扩展,准确率高等优点。在基于大规模双语句对检索的英文辅助写作系统中使用该算法进行中文句子检索,最后获得了81.33%的查准率和95.31%的查全率。  相似文献   
3.
因评价体系的导向所致,国内重点院校计算机专业教师在教学投入上严重不足,并导致教育质量不高。针对该问题,本文结合7年的教学实践和分析总结,提出累加式考核、抄袭问题对策、交互式课堂、考试作为学习过程等系列颇具成效的建设性解决方案。这些方案只有在网络支撑下才能有效实施。教学结果表明,依靠网络的力量,不仅能节省教师的时间和精力,而且能促进学生主动学习,显著提升教学质量。  相似文献   
4.
语义依存分析建立在依存理论基础上,是一种深层的语义分析理论.同时融合了句子的依存结构和语义信息,更好地表达了句子的结构与隐含信息.在许多高层次的研究和应用上,语义依存分析都大有用武之地.语义依存分析主要面临两方面的难题,一是语义体系的确定,其次是自动语义依存分析算法.将重点从语义体系的确定以及自动语义依存分析算法的角度上对语义依存分析进行系统的介绍.  相似文献   
5.
语言技术平台   总被引:4,自引:0,他引:4  
中文信息处理不仅需要基础数据平台的支撑,而且需要基础技术平台的支撑.该文介绍了我们历经八年研制并不断改进的语言技术平台LTP(Language Technology Platform).该平台包括中文词法分析、句法分析以及语义分析等多项中文处理技术,其中的句法语义分析技术在CoNLL 2009国际评测中获得第一名的成绩...  相似文献   
6.
目前依存句法分析仍主要采用有指导的机器学习方法,即需要大规模高质量的树库作为训练语料,而现阶段中文依存树库资源相对较少,树库标注又是一件费时费力的工作。面对大量未标注语料,该文将主动学习应用到中文依存句法分析,优先选择句法模型预测不准的实例交由人工标注。该文提出并比较了多种衡量依存句法模型预测可信度的准则。实验表明,一方面,与随机选择标注实例相比,当使用相同数目训练实例时,主动学习使中文依存分析性能最高提升0.8%;另一方面,主动学习使依存分析达到相同准确率时只需标注更少量实例,人工标注量最多可减少30%。  相似文献   
7.
在进行社会媒体文本挖掘时,传统的基于词表的方法,存在准确率较低、词表难获得等问题。该文提出一种基于依存句法分析的文本挖掘方法,通过规则匹配的方式从社会媒体文本中提取信息。该方法不依赖词表,且实验证明了相比基于词表的方法在准确率上有大幅提高。应用基于依存句法分析的文本挖掘方法,我们在微博文本上进行了饮食习惯特色分析,实现了性别、地区、时间等维度的饮食习惯特色分析并可进行交叉分析,最终用词云的方式展示了结果。  相似文献   
8.
ACM竞赛与学生综合实践能力培养   总被引:3,自引:2,他引:1  
<正>1ACM竞赛的背景ACM国际大学生程序设计竞赛(ACM International Collegiate Programming Contest,ACM ICPC)始于1970年,作为一种全新的发现和培养计算机科学顶尖人才的途径,竞赛很快得到美国和加拿大各大学的积极响应。1977年,  相似文献   
9.
实体关系自动抽取   总被引:36,自引:7,他引:36  
实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题。本文使用两种基于特征向量的机器学习算法,Winnow 和支持向量机(SVM) ,在2004 年ACE(Automatic Content Extraction) 评测的训练数据上进行实体关系抽取实验。两种算法都进行适当的特征选择,当选择每个实体的左右两个词为特征时,达到最好的抽取效果,Winnow和SVM算法的加权平均F-Score 分别为73108 %和73127 %。可见在使用相同的特征集,不同的学习算法进行实体关系的识别时,最终性能差别不大。因此使用自动的方法进行实体关系抽取时,应当集中精力寻找好的特征。  相似文献   
10.
基于最大熵分类器的语义角色标注   总被引:24,自引:2,他引:24  
刘挺  车万翔  李生 《软件学报》2007,18(3):565-573
语义角色标注是浅层语义分析的一种可行方案.描述了一个采用最大熵分类器的语义角色标注系统,该系统把句法成分作为语义标注的基本单元,用最大熵分类器对句子中谓词的语义角色同时进行识别和分类.最大熵分类器中使用了一些有用的特征及其组合.在后处理阶段,在具有嵌套关系的结果中,只有概率最高的语义角色被保留.在预测了全部能够在句法分析树中找到匹配成分的角色以后,采用简单的后处理规则去识别那些找不到匹配成分的角色.最终在开发集和测试集上分别获得了75.49%和75.60%的F1值,此结果是已知的基于单一句法  相似文献   
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