检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2007年第3期18卷 565-573页

作者：刘挺车万翔李生哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

语义角色标注是浅层语义分析的一种可行方案.描述了一个采用最大熵分类器的语义角色标注系统,该系统把句法成分作为语义标注的基本单元,用最大熵分类器对句子中谓词的语义角色同时进行识别和分类.最大熵分类器中使用了一些有用的特征及... 详细信息

语义角色标注是浅层语义分析的一种可行方案.描述了一个采用最大熵分类器的语义角色标注系统,该系统把句法成分作为语义标注的基本单元,用最大熵分类器对句子中谓词的语义角色同时进行识别和分类.最大熵分类器中使用了一些有用的特征及其组合.在后处理阶段,在具有嵌套关系的结果中,只有概率最高的语义角色被保留.在预测了全部能够在句法分析树中找到匹配成分的角色以后,采用简单的后处理规则去识别那些找不到匹配成分的角色.最终在开发集和测试集上分别获得了75.49%和75.60%的F1值,此结果是已知的基于单一句法分析结果中最好的.最后提出了对该任务的一些难点问题的解决方案以及对语义角色标注发展的一个初步展望.

关键词：语义角色标注浅层语义分析最大熵分类器

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基于最大熵分类器的谓词识别与词义消歧

基于最大熵分类器的谓词识别与词义消歧

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第四届全国信息检索与内容安全学术会议

作者：赫兰光王轩李露范士喜哈尔滨工业大学深圳研究生院智能计算研究中心

谓词是语句的中心元素,其词义在分析语句含义时起着关键作用。谓词识别与词义消歧就是根据词语所处的上下文环境对谓词进行准确识别并标注谓词词义,其结果可被广泛应用到信息检索、文本分类、机器翻译等自然语言处理领域中,有着重要的... 详细信息

谓词是语句的中心元素,其词义在分析语句含义时起着关键作用。谓词识别与词义消歧就是根据词语所处的上下文环境对谓词进行准确识别并标注谓词词义,其结果可被广泛应用到信息检索、文本分类、机器翻译等自然语言处理领域中,有着重要的研究意义。本文基于最大熵机器学习方法建立谓词的识别与词义消歧系统,并使用CoNLL 2008 share task提供的语料数据进行评测。最后系统在wsj+brown语料上谓词识别与词义消歧的最佳F-score评分分别为90.28和82.06。

关键词：谓词识别谓词词义消歧最大熵分类器

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基于特征比较和最大熵模型的统计机器翻译错误检测

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北京大学学报（自然科学版） 2013年第1期49卷 81-87页

作者：杜金华王莎西安理工大学自动化与信息工程学院西安710048

首先介绍3种典型的用于翻译错误检测和分类的单词后验概率特征,即基于固定位置的词后验概率、基于滑动窗的词后验概率和基于词对齐的词后验概率,分析其对错误检测性能的影响;然后,将其分别与语言学特征如词性、词及由LG句法分析器抽取... 详细信息

首先介绍3种典型的用于翻译错误检测和分类的单词后验概率特征,即基于固定位置的词后验概率、基于滑动窗的词后验概率和基于词对齐的词后验概率,分析其对错误检测性能的影响;然后,将其分别与语言学特征如词性、词及由LG句法分析器抽取的句法特征等进行组合,利用最大熵分类器预测翻译错误,并在汉英NIST数据集上进行实验验证和比较。实验结果表明,不同的单词后验概率对分类错误率的影响是显著的,并且在词后验概率基础上加入语言学特征的组合特征可以显著降低分类错误率,提高译文错误预测性能。

关键词：错误检测词后验概率语言学特征最大熵分类器

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基于依存句法分析的中文语义角色标注

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中文信息学报 2010年第1期24卷 25-29,47页

作者：王步康王红玲袁晓虹周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使... 详细信息

依存句法是句法分析的一种,相比于短语结构句法分析,依存句法具有更简洁的表达方式。该文采用英文语义角色标注的研究方法,实现了一个基于中文依存句法分析的语义角色标注系统。该系统针对中文依存关系树,采用有效的剪枝算法和特征,使用最大熵分类器进行语义角色的识别和分类。系统使用了两种不同的语料,一种是由标准短语结构句法分析(CTB5.0)转换而来,另一种是CoNLL2009公布的中文语料。系统分别在两种语料的标准谓词和自动谓词的基础上进行实验,在标准谓词上取得的F1值分别为84.30%和81.68%,在自动谓词上的F1值为81.02%和81.33%。

关键词：计算机应用中文信息处理语义角色标注依存关系最大熵分类器

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汉语显式篇章关系分析

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中文信息学报 2014年第6期28卷 101-106页

作者：丁彬孔芳李生周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

篇章关系分为显式和隐式两种。显式关系的显著特征是篇章的基本单元之间存在显式连接词。针对汉语显式篇章关系,构建了包括汉语连接词识别和篇章关系分类的显式篇章关系分析平台。该文选取汉语宾州树库(Chinese Penn Treebank,CTB)中的... 详细信息

篇章关系分为显式和隐式两种。显式关系的显著特征是篇章的基本单元之间存在显式连接词。针对汉语显式篇章关系,构建了包括汉语连接词识别和篇章关系分类的显式篇章关系分析平台。该文选取汉语宾州树库(Chinese Penn Treebank,CTB)中的500篇文本进行了汉语显式篇章关系标注;结合连接词的中心词,采用最大熵分类器构建了汉语连接词识别模块,其性能F1值达到了66.79%;基于连接词及其词性等上下文特征,构建了篇章关系分类器,其在最顶层4大类语义关系上的分类性能的F1值为91.92%。

关键词：连接词识别语义关系分类最大熵分类器

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口语对话中冗余词汇识别方法研究

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中文信息学报 2011年第3期25卷 104-111,122页

作者：翟飞飞宗成庆中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

冗余现象是口语对话中普遍存在的特殊语言现象之一,它的存在常常会影响口语句子的理解和翻译。该文基于真实口语对话语料对冗余现象进行了分析,并在词汇层面对冗余现象进行了分类,然后对口语中的冗余词汇进行了统计识别方法研究。通过... 详细信息

冗余现象是口语对话中普遍存在的特殊语言现象之一,它的存在常常会影响口语句子的理解和翻译。该文基于真实口语对话语料对冗余现象进行了分析,并在词汇层面对冗余现象进行了分类,然后对口语中的冗余词汇进行了统计识别方法研究。通过对冗余词汇处理前后的口语句子翻译实验,结果表明,预先对冗余现象进行处理,能够改善口语翻译的译文质量。

关键词：冗余现象最大熵分类器支持向量机条件随机场

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基于有监督学习方法的多文档文本情感摘要

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中文信息学报 2014年第6期28卷 143-149页

作者：李艳翠林莉媛周国栋苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 河南科技学院信息工程学院河南新乡453003 苏州大学自然语言处理实验室江苏苏州215006

该文研究有监督学习方法在多文档文本情感摘要中的应用。利用从亚马逊中文网和亚马逊英文网上收集的产品评论语料,抽取文本内特征、PageRank特征、情感特征和评论质量特征,基于有监督方法进行多文档文本情感摘要抽取。实验结果表明有监... 详细信息

该文研究有监督学习方法在多文档文本情感摘要中的应用。利用从亚马逊中文网和亚马逊英文网上收集的产品评论语料,抽取文本内特征、PageRank特征、情感特征和评论质量特征,基于有监督方法进行多文档文本情感摘要抽取。实验结果表明有监督学习方法比无监督学习方法在ROUGE值上有显著的提高,情感特征和评论质量特征均有助于文本情感摘要。

关键词：情感摘要评论质量情感特征有监督学习最大熵分类器

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中文语义角色标注的特征工程

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中文信息学报 2007年第1期21卷 79-84页

作者：刘怀军车万翔刘挺哈尔滨工业大学信息检索实验室黑龙江哈尔滨150001

基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征:例如,句法成分后一个词... 详细信息

基于统计机器学习的语义角色标注在自然语言处理领域越来越受到重视,丰富多样的特征直接决定语义角色标注系统的性能。本文针对中文的特点,在英文语义角色标注特征的基础上,提出了一些更有效的新特征和组合特征:例如,句法成分后一个词、谓语动词和短语类型的组合、谓语动词类别信息和路径的组合等,并在Chinese Proposition Bank(CPB)语料数据上,使用最大熵分类器进行了实验,系统F-Score由89.76%增加到91.31%。结果表明,这些新特征和组合特征显著提高了系统的性能。因此,目前进行语义角色标注应集中精力寻找丰富有效的特征。

关键词：计算机应用中文信息处理语义分析语义角色标注特征工程最大熵分类器

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指代消解中距离特征的研究

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中文信息学报 2008年第5期22卷 39-44页

作者：杨勇李艳翠周国栋朱巧明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江苏苏州215006

指代消解是自然语言处理中的一个重要问题,包括专有名词、普通名词、代词的指代识别。本文实现了一个基于机器学习的英语名词短语的指代消解平台,通过对原始语料进行命名实体识别和名词短语识别等一系列预处理,选取了多个有效特征及其组... 详细信息

指代消解是自然语言处理中的一个重要问题,包括专有名词、普通名词、代词的指代识别。本文实现了一个基于机器学习的英语名词短语的指代消解平台,通过对原始语料进行命名实体识别和名词短语识别等一系列预处理,选取了多个有效特征及其组合,分别采用最大熵和SVM两种分类算法对名词短语进行分类,在此基础上着重研究了距离特征对指代消解的影响。在传统的基于机器学习的指代消解研究方法中,候选词和先行语的距离被定义为特征,而没有考虑距离在生成训练样例中的作用,本文通过把候选词和先行语的距离作为一个特征加入机器学习算法和作为限制条件用于指代关系候选实例的产生两方面进行详细研究,在MUC-6基准语料库上评测,实验结果表明,合理利用距离特征能够大大提高系统的性能。最终,本文采用最大熵和SVM两种分类器在测试集上分别获得了67.5和68.7的F1值,该结果优于同类型的其他系统。

关键词：计算机应用中文信息处理指代消解机器学习距离特征最大熵分类器 SVM分类器

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基于依存树的中文语义角色标注

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计算机工程 2010年第4期36卷 161-163页

作者：安强强张蕾西北大学信息科学与技术学院西安710127

现有中文语义角色标注主要集中在基于短语结构句法树的标注。基于此,提出一种基于依存树的中文语义角色标注方法。将中文句子转化为标准的依存树,作为实验数据集,特征选取时结合知网,将语义信息引入特征集,以提高系统的召回率,并采用最... 详细信息

现有中文语义角色标注主要集中在基于短语结构句法树的标注。基于此,提出一种基于依存树的中文语义角色标注方法。将中文句子转化为标准的依存树,作为实验数据集,特征选取时结合知网,将语义信息引入特征集,以提高系统的召回率,并采用最大熵分类器进行实验,获得90.68%的F值。结果表明,在标准的句法树上,当基于依存关系的标注系统中加入新特征时,该中文语义角色标注取得了比基于句法成分标注更好的成绩。

关键词：最大熵分类器语义角色标注依存树

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