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题名基于树核函数的代词指代消解
被引量：4
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作者
王海东
谭魏璇
李艳翠
周国栋
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
江苏省计算机信息处理技术重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第15期165-167,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60673041)
国家"863"计划基金资助项目(2006AA01Z147)
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文摘
提出一种基于树核的英文代词消解方法。针对结构化信息在指代消解中的重要作用,使用SVM提供的卷积树核函数自动获取句法结构信息,将句法树作为一个特征与其他基本特征结合。通过应用不同的剪枝策略,考虑不同句法树对系统的影响,在原有的句法树上扩充一些语义节点。在ACE2004NWIRE基准数据上进行实验的结果证明,该方法对代词的消解起到明显的作用,综合值f提高了11.9%。
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关键词
指代消解
句法结构
树核函数
修剪策略
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Keywords
coreference resolution
syntax structure
tree kernel function
pruning strategy
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于主题的中文微博情感分析
被引量：3
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作者
韦航
王永恒
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机构
湖南大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第9期238-244,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61371116)
湖南省自然科学基金资助项目(13JJ3046)
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文摘
传统的微博情感分析一般忽略结构化的语义信息,使得分类准确率不高,同时还忽略情感表达的具体对象,以与主题无关的形式进行情感分析,容易造成错误的分析结果。为此,采用对语法树进行剪枝的方法实现基于主题的情感分析,使用支持向量机中的卷积树核函数获取语法树结构化特征,通过建立本体和句法路径库对语法树进行基于主题的剪枝,去除无关评价的干扰。实验结果表明,该方法在2个不同主题的数据集上准确率分别达到86.6%和86.0%。
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关键词
中文微博
情感分析
语法树
树核函数
剪枝策略
支持向量机
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Keywords
Chinese micro-blog
sentiment analysis
syntax tree
tree kernel function
pruning strategy
Support VectorMachine（SVM）
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名综合句法结构及语义相似度的问题推荐技术
被引量：7
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作者
段利国
陈俊杰
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机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第1期203-206,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60970059)
山西省国际科技合作计划项目(2009081022)资助
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文摘
针对因特网上的大规模问答对资源提出一种新的应用,即在问答系统中加入基于百度知道平台构建的大规模问答对库,通过相似度计算,把库中最相似的问题推荐给用户。实验下载网页10500个,成功提取问答对4687个,运用关键词的TF/IDF、树核函数的句法匹配及问句的语义距离3种方法中的一种、两种和三种进行实验,分别获得79.44%,81.67%和88.33%的准确率。结果表明,综合运用多种方法查找相似问题,效果更好。
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关键词
问答系统
信息抽取
问题推荐
语义距离
树核函数
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Keywords
syntax match of tree kernel function
semantic distance of sentences synthetically were given to illustrate the proposed technique.The application of our experiments obtained accurate rate by 79.44%
81.67% and 88.33% respectively in terms of using 1
2 or 3 methods abovementioned.The experimental results show that using one more methods synthetically to calculate similarity can acquire more preferable effects. Key words：Question and answer system
Information extraction
Question recommend
Semantic distance
tree kernel function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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