分类器模型是目前识别因果关系的主要模型,该方法存在的问题是只考虑2个事件之间的关系,没有考虑同一文档中其他关联事件所包含的信息,识别结果往往存在逻辑矛盾。该文提出了一个中文事件因果关系识别的全局优化方法,该方法采用整数线性规划(integer linear programming,ILP)的推理方法,对基本逻辑关系、因果标志词、事件类型、论元信息进行有效约束,以文档为单位来优化因果关系识别。在该文标注语料上的实验结果表明:与分类器方法相比,该文提出的全局优化方法的F1值提升了5.54%。
提出一种基于余弦相似性的改进TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)法并将其应用于解决供应商选择的问题。夹角余弦的距离度量方式隐含了传统TOPSIS法中属性权重,提高了决策的客观性。在供应商选...
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提出一种基于余弦相似性的改进TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)法并将其应用于解决供应商选择的问题。夹角余弦的距离度量方式隐含了传统TOPSIS法中属性权重,提高了决策的客观性。在供应商选择的实例上证明了所提方法有较强的科学性和合理性。
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