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基于支持向量机分类和语义信息的中文跨文本指代消解
被引量:
5
1
作者
赵知纬
顾静航
+2 位作者
胡亚楠
钱龙华
周国栋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第4期984-987,共4页
跨文本(实体)指代消解(CDCR)的任务就是把所有分布在不同文本但指向相同实体的词组合在一起形成一个指代链。传统的跨文本指代消解主要采用聚类方法来解决信息检索中遇到的重名消歧问题。将聚类问题转换为分类问题,并采用支持向量机(SVM...
跨文本(实体)指代消解(CDCR)的任务就是把所有分布在不同文本但指向相同实体的词组合在一起形成一个指代链。传统的跨文本指代消解主要采用聚类方法来解决信息检索中遇到的重名消歧问题。将聚类问题转换为分类问题,并采用支持向量机(SVM)分类器来解决信息抽取中的重名消歧和多名聚合问题。该方法可有效融合实体名称的构词特征、读音特征以及文本内部和文本外部的多种语义特征。在中文跨文本指代语料库上的实验表明,同聚类方法相比,该方法在提高精度的同时,也提高了召回率。
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关键词
跨文本指代
信息抽取
支持向量机分类器
语义信息
重
名
消歧
多名聚合
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职称材料
题名
基于支持向量机分类和语义信息的中文跨文本指代消解
被引量:
5
1
作者
赵知纬
顾静航
胡亚楠
钱龙华
周国栋
机构
苏州大学自然语言处理实验室
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第4期984-987,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60873150
90920004)
+1 种基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK2010219)
江苏省高校自然科学重大项目(11KJA520003)
文摘
跨文本(实体)指代消解(CDCR)的任务就是把所有分布在不同文本但指向相同实体的词组合在一起形成一个指代链。传统的跨文本指代消解主要采用聚类方法来解决信息检索中遇到的重名消歧问题。将聚类问题转换为分类问题,并采用支持向量机(SVM)分类器来解决信息抽取中的重名消歧和多名聚合问题。该方法可有效融合实体名称的构词特征、读音特征以及文本内部和文本外部的多种语义特征。在中文跨文本指代语料库上的实验表明,同聚类方法相比,该方法在提高精度的同时,也提高了召回率。
关键词
跨文本指代
信息抽取
支持向量机分类器
语义信息
重
名
消歧
多名聚合
Keywords
cross document co-reference resolution
information extraction
Support Vector Machine(SVM) classifier
semantics
name disambiguation
variant consolidation
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
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被引量
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1
基于支持向量机分类和语义信息的中文跨文本指代消解
赵知纬
顾静航
胡亚楠
钱龙华
周国栋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
5
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