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1.
句子相似模型和最相似句子查找算法   总被引:24,自引:0,他引:24  
提出一种句子相似模型,用以度量句子的相似程度·句子相似度由词形相似度和词序相似度决定,词形相似度起主要作用,词序相似度起次要作用·该模型可保证当一个句子的分句或短语整体发生长距离移动后,仍与原来的句子很相似·提出一种基于单词倒排索引和句子长度索引的最相似句子查找算法·实验结果表明该查找算法不仅高效,而且平均查找时间受语料库规模影响很小·  相似文献
2.
基于知网的语义相关度计算   总被引:21,自引:0,他引:21  
为解决句法分析中的结构性歧义,引入了语义相关度计算.基于语义相似度计算及知网的语义信息,提出了语义相关度计算方法;利用知网的义原纵向与横向关系及实例信息计算不同词性的相关度.在计算义原距离时,考虑了义原之间的解释关系,对义原的距离进行修正.根据相似度的对称性,计算实例的影响因素提高了相关度的准确率.实验结果表明,使用该计算方法得出的语义相关度结果更加合理.  相似文献
3.
中文信息自动抽取   总被引:16,自引:0,他引:16  
论述了信息抽取与信息检索的区别,信息抽取与深入的自然语言处理的区别,中文信息自动抽取的目的、任务和基本模型;然后介绍了一些国外的IE系统;讨论了关于中文信息自动抽取的一些问题和正在开展的中文信息抽取研究工作。  相似文献
4.
基于统计语义和结构特征的自动文摘   总被引:9,自引:4,他引:5  
在分析自动文摘现有方法优缺点的基础上,提出了一种基于统计、语义和结构特征的自动文摘方法。用这些特征构成句子向量表示,并用机器学习的方法对其进行训练得到器,从而把自动文摘转换为分类问题。实验表明,该方法具有较好的重合率。同时,为了解决文摘的冗余和不连贯缺点,进行了一系列的后期处理,提高了文摘的质量。  相似文献
5.
基于语义的汉语文献主题词提取算法研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
为了适应信息时代的迅速发展,提高从汉语文献中自动提取主题词的准确率,给出一种基于语义理解的汉语文献主题词自动提取算法模型.该模型以中文文本为处理对象,结合领域背景,构建概念语义网络作为分词词典和知识库,用概念之间的联系和匹配取代传统的字面匹配,克服了仅局限于表面形式的缺陷;把自然语言处理从目前基于关键词层面提高到基于知识的层面,从而在概念层次上理解文献主题,突破了传统的关键词匹配的局限,在一定程度上解决了词汇差异问题.该方法能对自然语言进行某种程度的语义理解,利用领域知识来实现主题词的规范标引.实验表明,采用本方法对测试文档进行主题词提取的准确率可达到71.03%,与传统方法相比提高了近1.87倍.  相似文献
6.
汉语中指代问题的研究及讨论   总被引:8,自引:0,他引:8  
指代的解决对于自然语言理解的非歧义具有重要的意义重视篇章和故事情节的理解固然有助于解决类似的二义性问题,但所需的巨大知识库在实际系统中,无论是建立还是最终的效率和完备性均很难满足用户的需要.文章以第三人称代词为代表,分析其各种指代现象并进行分类通过语法分析和句子语义平面的主客观信息研究,利用格框架,提出了在上下文相关的语义环境中进行指代分类解决的思想,并给出了相应算法.  相似文献
7.
Boosting算法在文本自动分类中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
随着网络信息的迅猛发展,如何快捷、准确地识别和获取有用信息显得更为重要。文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向,它是指在给定的分类体系下,根据文本的内容自动判别文本类别的过程。Boosting算法是一种新兴的机器学习算法。在文本分类中应用Boosting算法经过试验证明是有效的,并且优于目前的大多数分类算法。  相似文献
8.
文本内容主题的识别方法   总被引:6,自引:2,他引:4       下载免费PDF全文
提出了一种基于知识的内容主题识别方法,其中采用基于统计和规则的技术进行主题特征识别,利用集聚公式进行主题特征集聚分析·通过引入领域知识库,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·实验结果显示主题识别平均正确率为70%·  相似文献
9.
智能答疑系统中快速定位算法的研究与实现   总被引:5,自引:0,他引:5  
为实现智能答疑系统中问题与答案的快速匹配,根据远程教育课程本身的特点,提出了一种简单、易行的索引结构——基于章节目录的索引方法.在此基础上提出了一种快速定位算法.实验结果表明,该算法可使平均查询时间减少约50%,从而显著提高问题与答案的匹配速度.  相似文献
10.
基于转换的无指导词义标注方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
词义标注是自然语言处理的难题之一。该文提出用于文本词义标注的转换规则自动获取算法及相应的词义排歧算法。该算法用可能的句法关系对语境进行限制,减少了训练数据中的噪音; 为提高学习算法的速度,提出利用预排序方法减少规则搜索次数,以及只调整变化部分数据的计算方法; 并给了改善召回率的词义排歧算法。在近5 万词的语料库上对本算法进行了实验,开放测试的词义排歧正确率为743% 。  相似文献
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