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汉语框架网中未登录词元的框架选择
被引量:
2
1
作者
陈学丽
李茹
+1 位作者
王赛
王智强
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014年第3期48-54,61,共8页
汉语框架网的低覆盖率导致汉语句子中存在许多未登录的词元,严重制约着汉语的框架语义分析任务。针对未登录词元的框架识别问题,该文借助同义词词林的词义信息,提出基于平均语义相似度计算及最大熵模型两种方法,采用静态特征与动态特征...
汉语框架网的低覆盖率导致汉语句子中存在许多未登录的词元,严重制约着汉语的框架语义分析任务。针对未登录词元的框架识别问题,该文借助同义词词林的词义信息,提出基于平均语义相似度计算及最大熵模型两种方法,采用静态特征与动态特征相结合的特征选择方法。实验证明,这两种方法都能有效地实现未登录词元的框架选择,基于相似度计算的方法(TOP-4)获得78.61%的准确率;基于最大熵的方法结果可达87.29%,同时在新闻语料上达到了75%的准确率。
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关键词
汉语框架网
未登录词元
词
义信息
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职称材料
题名
汉语框架网中未登录词元的框架选择
被引量:
2
1
作者
陈学丽
李茹
王赛
王智强
机构
山西大学计算机与信息技术学院
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014年第3期48-54,61,共8页
基金
国家自然科学基金(60970053
61373082)
+2 种基金
国家语委"十二五"科研规划项目(YB125-19)
国家863高技术研究发展计划项目(2006AA0lZ142)
山西省回国留学人员科研资助项目(20B-05)
文摘
汉语框架网的低覆盖率导致汉语句子中存在许多未登录的词元,严重制约着汉语的框架语义分析任务。针对未登录词元的框架识别问题,该文借助同义词词林的词义信息,提出基于平均语义相似度计算及最大熵模型两种方法,采用静态特征与动态特征相结合的特征选择方法。实验证明,这两种方法都能有效地实现未登录词元的框架选择,基于相似度计算的方法(TOP-4)获得78.61%的准确率;基于最大熵的方法结果可达87.29%,同时在新闻语料上达到了75%的准确率。
关键词
汉语框架网
未登录词元
词
义信息
Keywords
Chinese FrameNet
unknown lexical unit
word sense information
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
汉语框架网中未登录词元的框架选择
陈学丽
李茹
王赛
王智强
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014
2
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