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基于模板的中文上下位关系抽取方法
被引量:
2
1
作者
章岳
黄赛豪
+1 位作者
陆凯华
李正华
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第1期126-134,共9页
基于模板的上下位关系抽取是上下位关系自动获取的重要方法。目前学术界通常采用两类模板,但目前中文上下位关系抽取研究尚缺乏对这两类模板的客观比较。针对这一问题,提出基于大规模语料的匹配抽取和高质量人工标注,以实现对两类模板...
基于模板的上下位关系抽取是上下位关系自动获取的重要方法。目前学术界通常采用两类模板,但目前中文上下位关系抽取研究尚缺乏对这两类模板的客观比较。针对这一问题,提出基于大规模语料的匹配抽取和高质量人工标注,以实现对两类模板的优劣进行客观对比和评价,为上下位关系自动获取提供坚实基础。对于四种主流的上下位相关句型,在3800万句中文语料上进行匹配抽取,并人工标注2800个随机抽取的上下位候选词对。实验结果表明,依存句法模板的准确度比词法模板高出9.07百分点,而召回度则略低了0.32百分点。
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关键词
上下位关系
词法模板
依存句法模板
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职称材料
题名
基于模板的中文上下位关系抽取方法
被引量:
2
1
作者
章岳
黄赛豪
陆凯华
李正华
机构
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第1期126-134,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61876116)
江苏省大学生创新训练计划项目(201910285142H)。
文摘
基于模板的上下位关系抽取是上下位关系自动获取的重要方法。目前学术界通常采用两类模板,但目前中文上下位关系抽取研究尚缺乏对这两类模板的客观比较。针对这一问题,提出基于大规模语料的匹配抽取和高质量人工标注,以实现对两类模板的优劣进行客观对比和评价,为上下位关系自动获取提供坚实基础。对于四种主流的上下位相关句型,在3800万句中文语料上进行匹配抽取,并人工标注2800个随机抽取的上下位候选词对。实验结果表明,依存句法模板的准确度比词法模板高出9.07百分点,而召回度则略低了0.32百分点。
关键词
上下位关系
词法模板
依存句法模板
Keywords
Hypernym-hyponym relation
Lexical pattern
Dependency pattern
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模板的中文上下位关系抽取方法
章岳
黄赛豪
陆凯华
李正华
《计算机应用与软件》
北大核心
2022
2
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