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雷章章

作品数：3 被引量：7H指数：1
供职机构：山西大学计算机与信息技术学院更多>>
发文基金：山西省国际科技合作计划国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇零形式
  • 2篇最大熵
  • 2篇FRAMEN...
  • 1篇语义角色
  • 1篇语义角色标注
  • 1篇色标
  • 1篇框架网
  • 1篇角色标注

机构

  • 3篇山西大学

作者

  • 3篇雷章章
  • 2篇李茹
  • 2篇王智强
  • 2篇王宁

传媒

  • 1篇中文信息学报

年份

  • 2篇2013
  • 1篇2012
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
FrameNet中有定的零形式识别被引量：7
2013年
在FrameNet,有定的零形式识别旨在发现框架语义标注语料中需要填充的零形式框架元素,有助于篇章理解能力的提高。针对该任务,该文提出一个简单的二级流水线的有定的零形式识别方法:第一级基于规则在语义角色标注的基础上检测出语料中的零形式,第二级使用最大熵分类器预测检测出来的零形式类别,以达到有定的零形式识别的目的。实验在SemEval-2010Task 10的测试集中的结果显示,零形式检测的召回率和分类准确率分别为60.1%和53.5%,接近于评测给出的最好结果。
雷章章王宁李茹王智强
关键词：FRAMENET最大熵
有定的零形式识别技术研究
语义角色标注（Semantic RoleLabeling）近来年来备受关注，且已取得了长足的发展，多项研究表自动推断语义论元结构能够导致诸如信息抽取、自动问答和文本蕴含等众多自然语言处理(Natural Language...
雷章章
关键词：语义角色标注最大熵框架网
FrameNet中有定的零形式识别
的零形式识别旨在发现框架语义标注语料中需要进行填充的零形式框架元素。本文将该任务分为零形式检测与零形式分类两个子问题，首先基于规则发现语料中所有的零形式，然后使用最大熵分类器实现零形式分类。实验在semEval．2010...
雷章章王宁李茹王智强
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