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基于支持向量机的中文文本蕴涵识别研究
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:计算机应用与软件
  • 时间:2014
  • 页码:51-55
  • 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]武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430065, [2]武汉大学计算机学院,湖北武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61100133,61173062); 武汉科技大学大学生创新基金项目(11ZRB105)
  • 相关项目:面向自然语言文本生成的事件语义计算研究
中文摘要:

文本蕴涵关系研究的主要目的是在建立通用文本推理框架的同时,解决自然语言语义表达的多样性问题。将中文文本蕴涵关系识别问题归结为一种分类问题,进而基于支持向量机构造分类模型,对中文文本对间的语义关系进行分类;主要采用统计、词汇语义以及句法相关的分类特征。实验结果表明基于支持向量机的多分类器可以有效地对中文文本蕴涵关系进行识别。

英文摘要:

Textual entailment relation research mainly aims to build a common framework for textual inference and solve the problem of semantic expression diversity in natural language at the same time. In this paper,we come down the recognition of Chinese textual entailment relation to a kind of classification problem,and then construct the classification model based on support vector machine for classifying the semantic relations between the given Chinese text pairs. It mainly adopts the statistic,lexical semantic and syntactic correlated classification features. Experimental results show that the SVM-based multiple classifiers can effectively recognise the Chinese textual entailment relation.

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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,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(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463