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一种基于半监督学习的汉语并列结构自动识别方法

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摘要

本发明涉及一种基于半监督学习的汉语并列结构自动识别方法，语料识别技术领域。首先，根据并列结构的外部特征和内部成分的语义相似性，在CRF模型中融入词语长度、是否连接词、同义词编码三个语言学特征，考察不同语言学特征及其组合对并列结构的识别效果的影响；其次，利用大量未标注语料训练词向量，再将训练出的连续的词向量转化为离散高维的适合线性CRF的表达，此种表达即作为无监督特征融入到CRF模型中，考察不同无监督特征及其组合的识别效果。最后，将语言学特征与无监督特征作不同的组合实验，考察两种类型特征的共同作用是否会对识别效果产生更大的影响。本发明提取的无监督特征能有效应用于并列结构的识别中，提高了模型识别的F值。

著录项

公开/公告号CN112651241A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-13

原文格式PDF
申请/专利权人昆明理工大学;
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申请/专利号CN202110026618.5
发明设计人邵玉;杨丹;龙华;杜庆治;张海玲;杨陈菊;
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申请日2021-01-08
分类号G06F40/289(20200101);G06F40/242(20200101);G06F40/30(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构53215 昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人王鹏飞
地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253
入库时间 2023-06-19 10:35:20

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-10-27

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F40/289 专利申请号:2021100266185 申请公布日:20210413

发明专利申请公布后的驳回

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