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面向短文本的命名实体识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对短文本命名实体识别这项紧缺任务,提出了一种面向短文本的快速有效的命名实体识别方法。该方法主要分成三步:第一步,针对短文本表达不规范特性对命名实体识别的干扰,采取去干扰字符,化繁为简等规范化操作。第二步,针对短文本语意不完整特性,提出用HMM(隐马尔可夫模型)以词性做观察值进行初步命名实体识别。第三步,据初步识别结果,构建拼音同指关系库来识别潜在实体。在由8464篇短文本构成的测试集上运行的实验表明,该方法能较好地进行短文本命名实体识别。 相似文献
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模糊区域的空间信息表示和区域关系处理在空间数据库、地理信息系统和人工智能等领域具有重要的意义.引入Vague集的概念和理论对含核Vague区域和Vague洞区域关系进行了系统的研究.基于Vague集给出了含核Vague区域、Vague洞区域和区域划分等概念;详细分析了处于不同平面中的含核Vague区域和Vague洞区域关系;给出了基于Vague集的区域关系交集模型和子区域关系间的蕴涵定理和算法;进一步给出了实例分析.研究成果可较好地处理含核Vague区域和Vague洞区域内的模糊点不确定的隶属信息和确定含核Vague区域与Vague洞区域的关系等问题. 相似文献
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本文首先阐述了审美淘汰产生,其次介绍了审美淘汰与浪费的关系,审美淘汰有可能产生浪费,以及审美淘汰与现代设计的关系。最后,总结审美淘汰促进设计的不断发展。 相似文献
126.
林蕾 《数码设计:surface》2009,(7):236-238
艺术的创造性为人类留下的无数艺术珍品,使人能领略到人性的充实和伟大的智慧,也领略到了人类文明的伟大,增强了人类的尊严与荣耀。每件艺术品都反映和保存各个相关时期的地区、政治、文化、宗教、习俗等内容。受到这些因素的影响,使得艺术形式多种多样丰富多彩。我认为,最有魅力的是在宗教意识下的艺术形式。 相似文献
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针对包含复杂语义信息的视频检索的需要,提出了一种基于关系代数的多模态信息融合视频检索模型,该模型充分利用视频包含的文本、图像、高层语义概念等多模态特征,构造了对应于多个视频特征的查询模块,并创新地使用关系代数表达式对查询得到的多模态信息进行融合。实验表明,该模型能够充分发挥多模型视频检索及基于关系代数表达式的融合策略在复杂语义视频检索中的优势,得到较好的查询结果。 相似文献
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语言学组合特征在语义关系抽取中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
语义关系抽取是信息抽取中的一个重要的研究领域。目前基于特征向量的语义关系抽取已经很难通过发掘新的特征来提高抽取的性能。本文提出了一种特征组合方法,通过在各种词法、语法、语义的基本特征内部及特征之间进行合理的组合形成组合特征,使用基于支持向量机的学习方法,使得关系抽取的准确率和召回率得到了提高。在ACE 2004语料库的7个关系大类和23个关系子类抽取实验中F值分别达到了66.6%和59.50%。实验结果表明通过对基本语言学特征进行组合所得到的组合特征能够显著地提高语义关系抽取的性能。 相似文献
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面向法律文本的实体关系联合抽取技术对于案情关键信息的智能提取至关重要,是智慧司法领域应用中的重要环节。目前的联合抽取方法虽然已经在特定罪名案件的数据集上取得了较好的效果,但是由于模型在训练时只关注了特定罪名类型文本数据的特点,使得模型的泛化能力有限,在应用到多罪名案件的情况下常常使得模型的效果下降。因此引入多任务学习的方法对多罪名情形下的实体关系联合抽取进行了研究,以涉毒类案件和盗窃类案件两大类罪名的文书数据为基础,构建了一个罪名分类任务作为联合抽取的辅助任务,通过基于特征筛选的动态加权多任务模型同时对两个任务进行学习,在单任务模型的基础上整体F1值提升了2.4个百分点,在涉毒类案件和盗窃类案件上的F1值分别提升了1.6和3.2个百分点。 相似文献