计算机工程
計算機工程
계산궤공정
Computer Engineering
2015年
9期
199-204
,共6页
张志昌%姚东任%刘霞%陈松毅%鲁小勇
張誌昌%姚東任%劉霞%陳鬆毅%魯小勇
장지창%요동임%류하%진송의%로소용
中文文本蕴涵%句法结构变换%词汇语义特征%词汇统计特征%统计机器学习
中文文本蘊涵%句法結構變換%詞彙語義特徵%詞彙統計特徵%統計機器學習
중문문본온함%구법결구변환%사회어의특정%사회통계특정%통계궤기학습
Chinese textual entailment%syntactic structure transformation%lexical semantic feature%lexical statistical feature%statistical machine learning
传统文本蕴涵识别方法仅停留在词汇级的识别,无法涉及句法、语义等方面,造成识别结果的F值较低.针对该问题,提出一种将句法结构的变换和传统词汇语义特征结合的中文文本蕴涵识别方法.对文本进行基于句法分析树变换的预处理,将句法分析中适用于文本蕴涵识别的特征加入到相关的统计和词汇语义特征中,使用统计机器学习的方法对由文本片段T和假设的文本片段H组成的文本对进行蕴涵关系分类,并经过语义规则的修正处理得到最终的识别结果.在NTCIR RITE3上的评测结果表明,与Ⅲ&CYUT,Yamraj等相比,该方法能获得较高的F值.
傳統文本蘊涵識彆方法僅停留在詞彙級的識彆,無法涉及句法、語義等方麵,造成識彆結果的F值較低.針對該問題,提齣一種將句法結構的變換和傳統詞彙語義特徵結閤的中文文本蘊涵識彆方法.對文本進行基于句法分析樹變換的預處理,將句法分析中適用于文本蘊涵識彆的特徵加入到相關的統計和詞彙語義特徵中,使用統計機器學習的方法對由文本片段T和假設的文本片段H組成的文本對進行蘊涵關繫分類,併經過語義規則的脩正處理得到最終的識彆結果.在NTCIR RITE3上的評測結果錶明,與Ⅲ&CYUT,Yamraj等相比,該方法能穫得較高的F值.
전통문본온함식별방법부정류재사회급적식별,무법섭급구법、어의등방면,조성식별결과적F치교저.침대해문제,제출일충장구법결구적변환화전통사회어의특정결합적중문문본온함식별방법.대문본진행기우구법분석수변환적예처리,장구법분석중괄용우문본온함식별적특정가입도상관적통계화사회어의특정중,사용통계궤기학습적방법대유문본편단T화가설적문본편단H조성적문본대진행온함관계분류,병경과어의규칙적수정처리득도최종적식별결과.재NTCIR RITE3상적평측결과표명,여Ⅲ&CYUT,Yamraj등상비,해방법능획득교고적F치.
