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话题句识别中候选话题句评估函数的优化
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:北京工业大学学报
  • 时间:2014
  • 页码:43-48
  • 分类:U461[机械工程—车辆工程;交通运输工程—载运工具运用工程;交通运输工程—道路与铁道工程] TP308[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]北京工业大学计算机学院,北京100124, [2]北京信息科技大学计算机学院,北京100101, [3]北京语言大学信息科学学院,北京100083
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61171129);北京市属高等学校创新团队提升计划资助项目(IDHT20130519)
  • 相关项目:基于广义话题的汉语篇章结构研究
作者: 蒋玉茹|宋柔|
中文摘要:

为了更好地解决汉语标点句句首话题缺失的问题,需要在话题句识别过程中优化用于评估候选话题句优劣的评估函数.为此,提出了话题句生成的上下文相似性特征、话题串与评述相邻接的局部相似性特征,并设计了相关的评估函数.实验结果表明:综合运用这2个评估函数,话题句识别的准确率提高了5.72个百分点.

英文摘要:

Topics were often omitted in the beginning of Chinese punctuation clause (abbreviated as PC). In order to better recover topics more accurately, an improved candidate topic clause (abbreviated as CTC) evaluation function was proposed in the topic clause (abbreviated as TC) identification task. Both the context similarity and the local similarity of CTC were taken into account in the evaluation function. Result shows that the performance of TC identification measured by accuracy is increased by 5.72 percent.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
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  • 邮编:100124
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  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,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(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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