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基于主题相似度的宏观篇章主次关系识别方法
被引量：
5
1
作者
蒋峰
褚晓敏
+2 位作者
徐昇
李培峰
朱巧明
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期43-50,共8页
篇章分析是自然语言处理领域的一个重要任务。分析篇章主次关系有助于理解篇章的结构和语义,并为自然语言处理的应用提供有力的支持。该文在微观篇章主次关系识别研究的基础上,重点研究宏观篇章主次关系,提出了一种基于word2vec和LDA的...
篇章分析是自然语言处理领域的一个重要任务。分析篇章主次关系有助于理解篇章的结构和语义,并为自然语言处理的应用提供有力的支持。该文在微观篇章主次关系识别研究的基础上,重点研究宏观篇章主次关系,提出了一种基于word2vec和LDA的主题相似度的宏观篇章主次关系识别模型。基于word2vec的主题相似度和基于LDA的主题相似度在不同维度上计算语义相似度,两者在语义层面形成互补,因而增强了模型识别宏观篇章主次关系的能力。该模型在宏观汉语篇章树库(MCDTB)上实验的F1值达到79.9%,正确率达到81.82%,相较基准系统分别提升了1.7%和1.81%。
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关键词
宏观篇章主次关系
主题相似度
word2vec
LDA
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职称材料
题名
基于主题相似度的宏观篇章主次关系识别方法
被引量：
5
1
作者
蒋峰
褚晓敏
徐昇
李培峰
朱巧明
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
江苏省计算机信息技术处理重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018年第1期43-50,共8页
基金
国家自然科学基金(61773276
61472265
+1 种基金
61772354)
江苏省科技计划(BK20151222)
文摘
篇章分析是自然语言处理领域的一个重要任务。分析篇章主次关系有助于理解篇章的结构和语义,并为自然语言处理的应用提供有力的支持。该文在微观篇章主次关系识别研究的基础上,重点研究宏观篇章主次关系,提出了一种基于word2vec和LDA的主题相似度的宏观篇章主次关系识别模型。基于word2vec的主题相似度和基于LDA的主题相似度在不同维度上计算语义相似度,两者在语义层面形成互补,因而增强了模型识别宏观篇章主次关系的能力。该模型在宏观汉语篇章树库(MCDTB)上实验的F1值达到79.9%,正确率达到81.82%,相较基准系统分别提升了1.7%和1.81%。
关键词
宏观篇章主次关系
主题相似度
word2vec
LDA
Keywords
macro discourse-level primary and secondary relation
topic similarity
word2vec
LDA
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于主题相似度的宏观篇章主次关系识别方法
蒋峰
褚晓敏
徐昇
李培峰
朱巧明
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2018
5
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参考文献
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