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文本蕴涵的推理模型与识别模型
被引量:
17
1
作者
袁毓林
王明华
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010年第2期3-13,共11页
该文首先介绍一个逼近文本蕴涵关系的推理模型,它由带有推理规则集的蕴涵型式知识库和相关的概率评价构成。接着介绍习得推理规则和蕴涵型式及其概率的几种方法,包括从平行或单一语料库中学习和从网络文件中学习。然后介绍基于词汇概率...
该文首先介绍一个逼近文本蕴涵关系的推理模型,它由带有推理规则集的蕴涵型式知识库和相关的概率评价构成。接着介绍习得推理规则和蕴涵型式及其概率的几种方法,包括从平行或单一语料库中学习和从网络文件中学习。然后介绍基于词汇概率的蕴涵识别模型,包括通过构建词汇蕴涵的概率模型和基于词汇所指的语义匹配模型来逼近文本蕴涵的几种方法。最后介绍基于句法的语义分析模型,包括基于依存树节点匹配、论元结构或原子命题匹配等处理模型。
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关键词
计算机应用
中文信息处理
文本蕴涵
推理模型
蕴涵型式
识别模型
词汇概率
句法语义
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职称材料
题名
文本蕴涵的推理模型与识别模型
被引量:
17
1
作者
袁毓林
王明华
机构
北京大学中文系汉语语言学研究中心
浙江大学国际教育学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010年第2期3-13,共11页
基金
国家社会科学基金资助项目(07AYY00A)
国家863高技术发展计划资助项目(2007AA01Z173)
文摘
该文首先介绍一个逼近文本蕴涵关系的推理模型,它由带有推理规则集的蕴涵型式知识库和相关的概率评价构成。接着介绍习得推理规则和蕴涵型式及其概率的几种方法,包括从平行或单一语料库中学习和从网络文件中学习。然后介绍基于词汇概率的蕴涵识别模型,包括通过构建词汇蕴涵的概率模型和基于词汇所指的语义匹配模型来逼近文本蕴涵的几种方法。最后介绍基于句法的语义分析模型,包括基于依存树节点匹配、论元结构或原子命题匹配等处理模型。
关键词
计算机应用
中文信息处理
文本蕴涵
推理模型
蕴涵型式
识别模型
词汇概率
句法语义
Keywords
computer
application
Chinese
information
processing
textual
entailment
:
inference
model
entailment
pattern
recognizing
models
lexical
probability
syntax
and
semantics
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
文本蕴涵的推理模型与识别模型
袁毓林
王明华
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010
17
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