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针对汉语句际关系中分布最广泛的并列复句, 提出一种自动识别的方法。通过对句子语义相似度和结构相似度的计算, 使用基于词义的句子相似度计算、最大公共子串、最大谓词周边匹配长度、加重特定词语复现等方法, 在广义并列关系上进行评测。最后将其中3种方法进行集成, 并取得了较为理想的效果。 相似文献
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提出一种自动分析汉语小句级句际关系树的新方法.在修辞结构理论体系下,构建一个汉语句际关系标注语料库.不同于传统的只关心相邻两个单元的方法,提出一种类排序模型(SVM-R),自动构建汉语句际关系的树结构,旨在把握相邻3个单元之间的关联强度.实验结果表明,所提出的SVM-R模型对句际关系树的分析显著优于传统方法.最后提出并验证了丰富的、适合于汉语句际关系分析的语言特征. 相似文献
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