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汉语表述识别与指代消解
被引量：
3
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作者
黄学华
孔芳
周国栋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期168-173,共6页
使用传统的机器学习方法构建汉语指代消解基准平台,当引入表述识别二次分类器后,基准平台的性能并没有获得提升。针对该问题,提出一种改进的表述识别方法。改进的表述识别方法只针对代词、专有名词进行分类过滤,而对所有的普通名词短语...
使用传统的机器学习方法构建汉语指代消解基准平台,当引入表述识别二次分类器后,基准平台的性能并没有获得提升。针对该问题,提出一种改进的表述识别方法。改进的表述识别方法只针对代词、专有名词进行分类过滤,而对所有的普通名词短语予以保留。实验结果表明,与传统基于规则的表述识别方法相比,改进方法可以有效提升全自动的汉语指代消解性能。
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关键词
指代消解
表述识别
机器学习
句法分析
语料
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题名
汉语表述识别与指代消解
被引量：
3
1
作者
黄学华
孔芳
周国栋
机构
苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室
苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期168-173,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61333018
61472264)
文摘
使用传统的机器学习方法构建汉语指代消解基准平台,当引入表述识别二次分类器后,基准平台的性能并没有获得提升。针对该问题,提出一种改进的表述识别方法。改进的表述识别方法只针对代词、专有名词进行分类过滤,而对所有的普通名词短语予以保留。实验结果表明,与传统基于规则的表述识别方法相比,改进方法可以有效提升全自动的汉语指代消解性能。
关键词
指代消解
表述识别
机器学习
句法分析
语料
Keywords
anaphora resolution
expression recognition
machine learning
syntactic analysis
corpus
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
汉语表述识别与指代消解
黄学华
孔芳
周国栋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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