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基于次范畴化的汉语多义动词模糊聚类
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:《软件学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[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]哈尔滨工业大学计算机学院,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No,60373101 (国家自然科学基金)
中文摘要:

描述了应用模糊k均值方法聚类汉语多义动词的实验,共涉及到60个汉语动词,40个多义词,20个单义词.首先,自动获取每个动词的次范畴化框架的概率分布,然后,导出这些动词的模糊聚类.结果表明,纯洁度和对精确度的综合量度较好地反映了聚类性能,尽管动词的句法行为在一定程度上体现了深层语义,但汉语动词的句法行为不易从单一的语义层预测出来.

英文摘要:

This paper describes the application of Fuzzy k-Means, a derivant of k-Means that may assign an item to more than one cluster, in the task of inducing fuzzy classes for Chinese polysemic verbs. The probability distributions over subcategorization frames of 60 Chinese verbs, among which there are 40 polysemic ones and 20 monosemic ones are first acquired, and then these verbs are clustered into fuzzy classes. Evaluation and post-hoe analysis show that a combined measure of purity and pairwise precision can better estimate the clustering performance, and although to a certain extent syntactic behaviors of verbs have their counterparts of meaning components underlying, syntactic behaviors of verbs cannot be easily predicted from a single semantic level, at least for Chinese polysemic verbs.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,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(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:54609