面向自然语言文本的否定性与不确定性信息抽取

邹博伟; 钱忠; 陈站成; 朱巧明; 周国栋

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面向自然语言文本的否定性与不确定性信息抽取

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摘要

目前,信息抽取研究主要面向肯定性信息,而自然语言文本中包含了大量否定性和不确定性信息,为了将此类信息与肯定性信息区分开,有必要针对否定性与不确定性信息抽取进行深入研究针对这一任务,首次构建了一个16 841句的汉语语料资源,利用序列标注模型与卷积树核模型,系统地探索了各种序列化依存特征和结构化句法树特征的有效性,并提出了元决策树模型,对二者进行融合.实验结果显示,该方法在否定性和不确定性信息抽取任务上的精确率分别达到69.84％和58.57％,为相关研究打下了坚实的基础.

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来源
《软件学报》 |2016年第2期|309-328|共20页
作者
邹博伟; 钱忠; 陈站成; 朱巧明; 周国栋;
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作者单位

苏州大学计算机科学与技术学院;

江苏苏州215006;

苏州大学计算机科学与技术学院;

江苏苏州215006;

苏州大学计算机科学与技术学院;

江苏苏州215006;

苏州大学计算机科学与技术学院;

江苏苏州215006;

苏州大学计算机科学与技术学院;

江苏苏州215006;

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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
信息抽取; 否定性信息; 不确定性信息; 线索词检测; 覆盖域界定;

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