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并列复句的自动识别初探
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60673043)
中文摘要:

从《人民日报》语料库中抽取4万多个句子作为训练集和测试集,选取其主语、谓语等相关特征并根据《知网》将特征量化,然后使用支持向量机进行训练,获取判别并列复句的模型。在开放测试中获得了84%的准确率。

英文摘要:

This paper extracted nearly 40 000 sentences as training data and testing data from People' s Daily newspaper. And then chose some main features such as subject, object and used Hownet to quantify these features. Finally trained these data with support vector machine (SVM) to get the model. The proposed method had about 84 % precision on the test data. The result of experiment indicates that this approach is feasible.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049