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基于最大熵的句内时间关系识别
  • ISSN号:1000-3428
  • 期刊名称:《计算机工程》
  • 时间:0
  • 分类:N945[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构:[1]山西大学计算机与信息技术学院,太原030006
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61100138,61005053);山西省高校科技开发基金资助项目(20091001);山西省自然科学基金资助项目(2011011016-2)
中文摘要:

分别对句内事件-时间对关系以及事件对之间的时间关系识别进行研究。分析影响时间关系识别的语言特征,如时间关系对之间的依存关系序列、间隔词数、信号词及其位置等,并使用基于最大熵的方法进行识别。实验结果表明,运用该方法获得的事件-时间对关系识别准确率为87.83%,事件对之间的时间关系识别准确率为80.79%。

英文摘要:

This article studies the recognition of the temporal relation between an event and a time expression and the temporal relation between two events where one event syntactically dominates the other event in one sentence. It analyzes some effective linguistic features such as dependency parsing information, relative positions, signal words, position of signal words and so on. A method based on maximum entropy model is proposed. In addition, how linguistic features could affect temporal relation recognition is analyzed. Experimental results show the accuracies of the two tasks are respectively 87.83% and 80.79%.

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期刊信息
  • 《计算机工程》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华东计算技术研究所 上海市计算机学会
  • 主编:游小明
  • 地址:上海市桂林路418号
  • 邮编:200233
  • 邮箱:ecice06@ecict.com.cn
  • 电话:021-64846769
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3428
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1289/TP
  • 邮发代号:4-310
  • 获奖情况:
  • 1999~2000、2001~2002年度信息产业部优秀期刊奖,2003-2004、2005-2006年度信息产业部电子精品科技...,2007-2008、2009-2010年度工业和信息产业部电子精...,012年度中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2013年度中国科技论文在线优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,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(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:84139