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大规模中文具体度词典的构建及推理技术
1
作者
谢志鹏
毕冉
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期1-6,共6页
针对中文词语具体度资源的匮乏,提出一种自动的中文词语具体度词典构造方法。该方法充分利用已有的英文词语具体度资源,基于在线翻译工具和预训练词向量,训练出中文词语具体度的多层感知器回归模型,构造大规模的中文词语具体度词典。为...
针对中文词语具体度资源的匮乏,提出一种自动的中文词语具体度词典构造方法。该方法充分利用已有的英文词语具体度资源,基于在线翻译工具和预训练词向量,训练出中文词语具体度的多层感知器回归模型,构造大规模的中文词语具体度词典。为了评估该中文词语具体度词典的性能,设计两项基本的具体度推理任务:词语级具体度推理和句子级具体度推理,并通过人工标注的方式构造相应的评测数据集。实验结果表明构造的词语具体度词典可以有效地完成这两项推理任务。
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关键词
词语
具体
度
具体度推理
多层感知器
自然语言处理
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职称材料
题名
大规模中文具体度词典的构建及推理技术
1
作者
谢志鹏
毕冉
机构
复旦大学计算机科学技术学院
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期1-6,共6页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1005100)
国家自然科学基金(62076072)资助。
文摘
针对中文词语具体度资源的匮乏,提出一种自动的中文词语具体度词典构造方法。该方法充分利用已有的英文词语具体度资源,基于在线翻译工具和预训练词向量,训练出中文词语具体度的多层感知器回归模型,构造大规模的中文词语具体度词典。为了评估该中文词语具体度词典的性能,设计两项基本的具体度推理任务:词语级具体度推理和句子级具体度推理,并通过人工标注的方式构造相应的评测数据集。实验结果表明构造的词语具体度词典可以有效地完成这两项推理任务。
关键词
词语
具体
度
具体度推理
多层感知器
自然语言处理
Keywords
word concreteness
concreteness inference
multi-layer perceptron
natural language processing
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
H164 [语言文字—汉语]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
大规模中文具体度词典的构建及推理技术
谢志鹏
毕冉
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
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