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基于要素提取关联词对的中文报道关系检测
被引量:
2
1
作者
陈智敏
蒙祖强
林啟锋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第1期182-185,共4页
针对现有中文报道关系检测的检测代价即误报率和丢失率较高的问题,在多向量空间模型基础上提取不同向量的要素(时间、地点、人物和内容)特征词组成关联词对,使用支持向量机(SVM)方法整合关联词对相似度和余弦相似度,从而提出了一种提取...
针对现有中文报道关系检测的检测代价即误报率和丢失率较高的问题,在多向量空间模型基础上提取不同向量的要素(时间、地点、人物和内容)特征词组成关联词对,使用支持向量机(SVM)方法整合关联词对相似度和余弦相似度,从而提出了一种提取要素关联词对报道关系检测方法。所提方法补充表示了报道内容,为检测提供了更多的比较依据,识别代价降低了将近11%。实验结果验证了算法的有效性。
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关键词
报道
关系
识别
检测
关联词对
报道
要素
多向量空间模型
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职称材料
题名
基于要素提取关联词对的中文报道关系检测
被引量:
2
1
作者
陈智敏
蒙祖强
林啟锋
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第1期182-185,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61063032)
广西自然科学基金资助项目(2012GXNSFAA053225)
文摘
针对现有中文报道关系检测的检测代价即误报率和丢失率较高的问题,在多向量空间模型基础上提取不同向量的要素(时间、地点、人物和内容)特征词组成关联词对,使用支持向量机(SVM)方法整合关联词对相似度和余弦相似度,从而提出了一种提取要素关联词对报道关系检测方法。所提方法补充表示了报道内容,为检测提供了更多的比较依据,识别代价降低了将近11%。实验结果验证了算法的有效性。
关键词
报道
关系
识别
检测
关联词对
报道
要素
多向量空间模型
Keywords
story link detection
correlative word
story elements
multi-vector space model
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP301 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于要素提取关联词对的中文报道关系检测
陈智敏
蒙祖强
林啟锋
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
2
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