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面向半监督情感分类的特征选择方法研究
  • ISSN号:1003-0077
  • 期刊名称:《中文信息学报》
  • 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]苏州大学计算机科学与技术学院、江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006
  • 相关基金:国家自然科学基金(61070123);江苏省自然科学基金(BK2011282);江苏省高校自然科学重大基础研究项目(11KIJ520003)
中文摘要:

在传统的信息抽取中,模式匹配已经被证实为简便而有效的方法,而依存路径也是最为常用的模式之一。在槽填充任务中就有众多的参与者引入了以依存路径为基础的模式匹配方法;该文就针对该方法中存在的包括模式平衡性,模式抽取方式和模式筛选策略等方面的问题,提出了模式裁剪、模式转置、模式扩展和模式语义定义等主要的优化方法并实现了相关系统,在TAC-KBP2010的目标语料上进行了测试。该文提出的方法F值为20.8%,比基准系统的14.3%提高了6.5%。

英文摘要:

Pattern matching has been confirmed to be a simple and effective way in traditional information extraction, and dependency path is one of the most common patterns. There are a large number of researchers apply the pattern matching method based on dependency path in Slot Filling task. Focused on the issues of pattern balance, pattern extraction mode and pattern selection strategy in this task, this paper proposes some optimization strategies of pattern cutting, pattern reversing, pattern expansion and pattern semantic definition, and realizes a complete system. Tested in the TAC-KBP2010 target corpus, the F value of the proposed method achieves 20.8%, leading a 6.5% improvement against the 14.3% of the baseline system.

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期刊信息
  • 《中文信息学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国中文信息学会 中国科学院软件研究所
  • 主编:孙茂松
  • 地址:北京海淀中关村南四街4号中科院软件所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcip@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562916
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-0077
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2325/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 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:9136