| 汉语并列关系的识别研究 |
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| 引用本文： | 郑略省,吕学强,刘坤,林进.汉语并列关系的识别研究[J].北京大学学报(自然科学版),2013,49(1):20-24. |
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| 作者姓名： | 郑略省 吕学强 刘坤 林进 |
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| 作者单位： | 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室, 北京 100101; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61171159);北京市教委科技发展计划(KM201110772021,KM201211232023);国家科技支撑计划课题(2011BAH11B03)资助 |
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| 摘 要： | 针对汉语并列关系的标注方式, 提出一种基于条件随机场模型的并列关系自动识别方法。从语料库中自动抽取并列关系的角色信息, 进行角色标注, 在条件随机场模型的基础上实现并列关系的识别。与基于图的依存分析方法比较, 并列关系的召回率和正确率分别提高了9.1%和13.8%。
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| 关 键 词： | 依存句法分析 条件随机场 角色标注 并列关系 |
| 收稿时间： | 2012-06-06 |
Automatic Identification of Chinese Coordination Relations |
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| ZHENG Lüexing,Lü Xueqiang,LIU Kun,LIN Jin.Automatic Identification of Chinese Coordination Relations[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis,2013,49(1):20-24. |
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| Authors: | ZHENG Lüexing Lü Xueqiang LIU Kun LIN Jin |
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| Institution: | Beijing Key Laboratory of Internet Culture and Digital Dissemination Research, Beijing Information Science and Technology University, Beijing 100101; |
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| Abstract: | The authors presented an approach of Chinese coordination relations recognition based on CRFs. Tokens were tagged with different roles according to their functions in the generation of Chinese coordination relations. Then coordination relations were recognized by CRFs (conditional random fields). Compared with the maximum spanning tree dependency parsing, the experiment shows that recall and precision of coordination relations increase by 9.1%, 13.8%. |
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| Keywords: | dependency parsing CRFs role tagging coordination relations |
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