版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、篇章關(guān)系自動識別是自然語言處理領(lǐng)域一項非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù),該任務(wù)通過挖掘自然語言文本之間的結(jié)構(gòu)信息、語義信息和詞信息等來識別文本單元之間的邏輯關(guān)系,對自動問答系統(tǒng)、機(jī)器自動文摘、文本蘊(yùn)含等都具有十分重要的實踐和指導(dǎo)意義。
根據(jù)文本單元中是否存在連接詞可將篇章關(guān)系分為顯式篇章關(guān)系和隱式篇章關(guān)系兩種。顯式篇章關(guān)系僅僅根據(jù)連接詞就可以輕易分辨出文本之間的關(guān)系,而隱式篇章關(guān)系由于連接詞的缺失使得其自動識別成為一個難點。目前,隱式篇章
2、關(guān)系識別主要采用有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,對候選關(guān)系實例的表示也處于探索階段。然而有監(jiān)督學(xué)習(xí)需要大量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)來增強(qiáng)模型的可靠性和健壯性,考慮到人工標(biāo)注數(shù)據(jù)難度大、代價高的困境,本文首次提出基于自訓(xùn)練和互訓(xùn)練的半監(jiān)督策略來識別隱式篇章關(guān)系,并對候選關(guān)系實例的表示進(jìn)行了進(jìn)一步探索。本文研究內(nèi)容主要包括三部分:
(1)用The Penn Discourse Treebank(PDTB)2.0作為研究載體,提取First-Last-
3、First3、Inquirer Tags、產(chǎn)生式規(guī)則、依賴式規(guī)則、詞的極性,動詞特征、情態(tài)動詞、實體特征、一元詞對特征共9種特征以及特征之間的組合來表示候選關(guān)系實例。
(2)用有監(jiān)督的方法對隱式篇章關(guān)系進(jìn)行分類,實驗結(jié)果表明,結(jié)構(gòu)信息和語義信息相結(jié)合能取得比單一特征更好的效果。我們的結(jié)果比baseline提高了一到兩個百分點。
(3)根據(jù)有監(jiān)督的實驗結(jié)果,選取效果最好的組合特征構(gòu)建基于自訓(xùn)練和互訓(xùn)練的半監(jiān)督模型,利用
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的物體識別.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的木材識別研究.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的分布式在線流量識別研究.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的語音情感識別研究.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的人臉識別算法研究.pdf
- 基于子空間分析與半監(jiān)督學(xué)習(xí)人臉識別研究.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)敏感信息識別.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的指紋識別方法研究.pdf
- 主動式半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的研究.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量識別方法研究.pdf
- 基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的研究.pdf
- 基于集成學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的遙感圖像地物識別方法研究.pdf
- 基于關(guān)系線索挖掘與聯(lián)合學(xué)習(xí)的隱式篇章關(guān)系分類方法研究.pdf
- 基于LNP的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法.pdf
- 基于圖的半監(jiān)督學(xué)習(xí)的改進(jìn)研究.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本分類研究
- 基于稀缺標(biāo)記樣本的半監(jiān)督學(xué)習(xí)研究.pdf
- 基于集成算法的半監(jiān)督學(xué)習(xí)研究.pdf
- 基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像檢索研究.pdf
評論
0/150
提交評論