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基于混合方法的含动词名词短语识别研究
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作者 方芳 王石 +2 位作者 王亚 符建辉 曹存根 《山西大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期31-40,共10页
随着计算机技术的迅猛发展,知识变成人工智能领域中的一个重要资源。在面向自由文本的自动知识抽取中,名词短语识别是基础的任务之一,尤其是含动词的名词短语。已有的名词短语识别研究更多地着眼于命名实体的识别,范围较窄且不能解决其... 随着计算机技术的迅猛发展,知识变成人工智能领域中的一个重要资源。在面向自由文本的自动知识抽取中,名词短语识别是基础的任务之一,尤其是含动词的名词短语。已有的名词短语识别研究更多地着眼于命名实体的识别,范围较窄且不能解决其他含动词的名词短语,加之含动词名词短语识别存在分词错误、边界确定、特殊结构、标记数据少等难点,含动词名词短语识别目前仍然是一个巨大的挑战。基于此,文章提出了一种神经网络与规则、统计相结合的方法。首先对语句进行预处理,其中包含包括词性、助词、时间、数量词等内容的修正和合并;然后,使用双向LSTM与条件随机场融合的方法对含动词命名实体进行识别;接着使用百度词条、固定搭配、语义分类和描述框架文法的方式对含动词名词短语识别;最后使用随机抽取的多动词文本进行实验和分析,实验结果表明,本文方法达到89%的准确率。 展开更多
关键词 含动词名词短语识别 命名实体识别 语义分类和描述框架文法
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