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基于机器可读词典的词汇知识抽取
1
作者
樊玉俊
胡熠
陆汝占
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第6期8-10,共3页
越来越多的实践证明,词汇知识将是未来自然语言处理系统中不可或缺的组成部分。利用机器可读词典作为资源,首先通过对释义项进行分类,然后基于释义分析自动生成用于抽取词汇知识的模板,然后采用模板匹配的方法,实现词汇知识的自动抽取...
越来越多的实践证明,词汇知识将是未来自然语言处理系统中不可或缺的组成部分。利用机器可读词典作为资源,首先通过对释义项进行分类,然后基于释义分析自动生成用于抽取词汇知识的模板,然后采用模板匹配的方法,实现词汇知识的自动抽取。通过一种基于最大熵模型的有监督的机器学习方法,对结果进行过滤。在应用到《应用汉语词典》中后,取得了良好的抽取效果。
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关键词
词汇知识
机器可读词典
模板抽取
最大熵
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题名
基于机器可读词典的词汇知识抽取
1
作者
樊玉俊
胡熠
陆汝占
机构
上海交通大学计算机科学系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008年第6期8-10,共3页
基金
国家自然科学基金重大项目"非规范知识的基本理论和核心技术"(60496326)的支持
文摘
越来越多的实践证明,词汇知识将是未来自然语言处理系统中不可或缺的组成部分。利用机器可读词典作为资源,首先通过对释义项进行分类,然后基于释义分析自动生成用于抽取词汇知识的模板,然后采用模板匹配的方法,实现词汇知识的自动抽取。通过一种基于最大熵模型的有监督的机器学习方法,对结果进行过滤。在应用到《应用汉语词典》中后,取得了良好的抽取效果。
关键词
词汇知识
机器可读词典
模板抽取
最大熵
Keywords
lexical knowledge machine readable dictionary pattern extraction maximum entropy
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP391.1 [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
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1
基于机器可读词典的词汇知识抽取
樊玉俊
胡熠
陆汝占
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2008
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