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首页> 外文期刊>International Journal of Computer Processing of Oriental Languages >Classification of Relative Clauses Using Easily Obtainable Features
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Classification of Relative Clauses Using Easily Obtainable Features

机译：使用容易获得的特征对相对从句进行分类

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The detection of a gap in relative clauses is essential in syntactic and semantic analysis of natural language processing. However, it is difficult to recognize whether a relative clause has a gap or it is gapless. Previous work related to relative clauses has been focusing mostly on theoretic linguistics without practically automatic classification, or classifying relative clauses using deep-level knowledge only available for a specific language. So, this paper proposes automatic classification method of a relative clause — whether it has a gap or gapless —, using easily obtainable features from any language. Features are extracted from the lexical forms and POS-tags in a relative clause, its headnoun, and contexts around a relative clause. Based on Support Vector Machines learning algorithm, our proposed method outperformed the baseline system by 25.11 percent. We also analyze the contribution rate of each simple feature to the classification, and the effect of contexts around a relative clause on the classification performance.
机译：在自然语言处理的句法和语义分析中，检测相对从句中的间隙是必不可少的。但是，很难识别相对从句是否有间隙或无间隙。以前与相关从句相关的工作主要集中在理论语言学上，而实际上没有自动分类，或者使用仅适用于特定语言的深层知识对相关从句进行分类。因此，本文提出了一种相对子句的自动分类方法，不管它有无间隙还是无间隙，它都可以使用从任何语言容易获得的特征。特征是从相对形式从句的词法形式和POS标记中提取的，它的名词以及相对形式从句的周围环境。基于支持向量机学习算法，我们提出的方法比基准系统的性能高25.11％。我们还分析了每个简单特征对分类的贡献率，以及相关子句周围的上下文对分类性能的影响。

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