FrameNet中有定的零形式识别

雷章章; 王宁; 李茹; 王智强

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FrameNet中有定的零形式识别

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在FrameNet,有定的零形式识别旨在发现框架语义标注语料中需要填充的零形式框架元素,有助于篇章理解能力的提高.针对该任务,该文提出一个简单的二级流水线的有定的零形式识别方法:第一级基于规则在语义角色标注的基础上检测出语料中的零形式,第二级使用最大熵分类器预测检测出来的零形式类别,以达到有定的零形式识别的目的.实验在SemEval-2010 Task 10的测试集中的结果显示,零形式检测的召回率和分类准确率分别为60.1％和53.5％,接近于评测给出的最好结果.

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来源
《中文信息学报》 |2013年第3期|107-112,126|共7页
作者
雷章章; 王宁; 李茹; 王智强;
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作者单位

山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006;

山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006;

山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006;

山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西太原030006;

山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
FrameNet; 有定的零形式识别; 最大熵;

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