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兼语语义类的分类研究
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212000, [2]中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京100190
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(91224006,61035004,61173063,61203284);国家科技部资助项目(201303107)
中文摘要:

兼语句是文本知识中一种较为常见又比较特殊的句式,对兼语句进行知识获取方面的研究是文本知识获取的一个重要研究方向。为了构建一种新的兼语分类体系,从句中第一个谓词的角度出发将兼语句式分为八个大类,并在语义分类和描述框架的基础上对这八个大类进行进一步细分;然后从兼语中第二个谓词发生的时序角度出发进行归纳分类;最后,对于不能充当兼语句式中第一个谓词成分的语义类,从语义类的层级上分析总结了其原因和规律。该分类体系比已有的分类体系更全面更细致,它几乎涵盖了文本知识中所有的兼语句。实验结果表明,该分类体系在语料扩充上正确率达到97.78%,是有效可行的。

英文摘要:

Subjective-object structure which is also called the subjective-object sentence is a special and common kind of sentence structure in the text knowledge. The research of knowledge acquisition in subjective-object structure is an important research direction of text knowledge acquisition. In order to build a new classification system of subjective-object structure, firstly, this paper classified the first predicate in the subjective-object sentences into eight categories on the basis of the framework of semantic taxonomy and description(FSTD). Then it made an induction and classification of the second predicates from the perspective of time sequence. Finally,this paper analyzed the reason why some of the semantic classes couldn' t act as the first predicate in the subjective-object sentences. The new classification system is more comprehensive and detailed than the existing researches. It covers almost all the subjective-object structure in text knowledge. Experiment results show that the classification system is effective and feasible which has the accuracy of 97.78% in the corpus expansion.

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期刊论文 72 会议论文 63 获奖 10 专利 7 著作 3
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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