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基于最大熵的越南语新闻事件元素抽取方法
被引量:
2
1
作者
周枫
庙介璞
+2 位作者
潘清清
严馨
余正涛
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017年第4期838-843,共6页
越南与中国一水相依,是重要的政治、军事和经济合作邻国,然而针对越南语新闻事件元素的提取研究非常匮乏。本文针对越南语特点,提出一种基于最大熵模型的越南语新闻事件元素抽取方法。该方法针对越语句子结构和词汇语义的特点,采用最大...
越南与中国一水相依,是重要的政治、军事和经济合作邻国,然而针对越南语新闻事件元素的提取研究非常匮乏。本文针对越南语特点,提出一种基于最大熵模型的越南语新闻事件元素抽取方法。该方法针对越语句子结构和词汇语义的特点,采用最大熵算法,选取上下文、邻近触发词以及邻近实体作为特征,定义特征模版,训练获得越南语新闻事件模型,实现新闻事件元素抽取。抽取实验结果表明本文提出的方法抽取新闻事件元素的准确率达到80%以上。
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关键词
越南语
最大熵
机器学习
新闻事件元素抽取
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职称材料
题名
基于最大熵的越南语新闻事件元素抽取方法
被引量:
2
1
作者
周枫
庙介璞
潘清清
严馨
余正涛
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017年第4期838-843,共6页
基金
国家自然科学基金(61462055
61562049)资助项目
文摘
越南与中国一水相依,是重要的政治、军事和经济合作邻国,然而针对越南语新闻事件元素的提取研究非常匮乏。本文针对越南语特点,提出一种基于最大熵模型的越南语新闻事件元素抽取方法。该方法针对越语句子结构和词汇语义的特点,采用最大熵算法,选取上下文、邻近触发词以及邻近实体作为特征,定义特征模版,训练获得越南语新闻事件模型,实现新闻事件元素抽取。抽取实验结果表明本文提出的方法抽取新闻事件元素的准确率达到80%以上。
关键词
越南语
最大熵
机器学习
新闻事件元素抽取
Keywords
Vietnamese
maximum entropy
machine learning
news event elements extraction
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最大熵的越南语新闻事件元素抽取方法
周枫
庙介璞
潘清清
严馨
余正涛
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2017
2
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参考文献
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