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题名基于LIBSVM的“就是”句句间关系判别方法
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作者
周建成
吴铤
王荣波
常若愚
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机构
杭州电子科技大学认知与智能计算研究所
杭州电子科技大学浙江保密学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第7期1950-1954,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61202281)
教育部人文社会科学研究项目青年基金资助项目(12YJCZH201)
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文摘
针对使用规则和机器学习方法判别句间关系时出现因机器学习多次迭代而导致规则权值削弱现象,进而导致判别正确率偏低的问题,提出了在规则和机器学习相结合过程中对导入的明显规则特征进行加强处理的方法。首先,抽取依存词汇、语义、句子结构等具有明显规则的特有特征;然后,基于一些句间关系指示词提取普适的特征;其次,将特征写入待输入的数据向量,并且增加一维向量用来存储出现的明显规则特征;最后,运用LIBSVM模型结合规则和机器学习进行实验。实验结果表明,加强后的实验正确率较之加强前平均提高了两个百分点,各句间关系准确率、召回率、F1值整体上都取得了较好的结果,平均值达到了82.02%、88.95%、84.76%。实验思路和方法对研究句子间联系紧密度具有重要价值。
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关键词
句间关系
LIBSVM
机器学习
KAPPA值
依存词汇
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Keywords
relationship between sentences
LIBSVM
machine learning
kappa value
dependency vocabulary
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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