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基于词汇-语义模式的金融事件信息抽取方法
被引量：
17
1
作者
罗明
黄海量
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第1期84-90,共7页
信息抽取是自然语言处理工作中的重要任务之一。针对由于自然语言的多样性、歧义性和结构性而导致的信息抽取困难的问题,提出了一种面向金融事件信息抽取的层次化词汇-语义模式方法。首先,定义了一个金融事件表示模型;然后应用基于深度...
信息抽取是自然语言处理工作中的重要任务之一。针对由于自然语言的多样性、歧义性和结构性而导致的信息抽取困难的问题,提出了一种面向金融事件信息抽取的层次化词汇-语义模式方法。首先,定义了一个金融事件表示模型;然后应用基于深度学习的词向量方法来实现自动生成同义概念词典;最后采用基于有限状态机驱动的层次化词汇-语义规则模式实现了对各类金融事件信息自动抽取的目标。实验结果表明,所提方法可以从金融新闻文本中准确地抽取出各类金融事件信息,并且对26类金融事件的微平均识别准确率达到93.9%,微平均召回率达到86.9%,微平均F1值达到90.3%。
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关键词
词汇
-
语义
模式
信息抽取
金融事件
词向量
词列表
概念词典
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职称材料
一种基于语义标注特征的金融文本分类方法
被引量：
9
2
作者
罗明
黄海量
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第8期2281-2284,2288,共5页
针对基于词袋的机器学习文本分类方法所存在的高维度、高稀疏性、不能识别同义词、语义信息缺失等问题,和基于规则模式的文本分类所存在的虽然准确率较高但鲁棒性较差的问题,提出了一种采用词汇—语义规则模式从金融新闻文本中提取事件...
针对基于词袋的机器学习文本分类方法所存在的高维度、高稀疏性、不能识别同义词、语义信息缺失等问题,和基于规则模式的文本分类所存在的虽然准确率较高但鲁棒性较差的问题,提出了一种采用词汇—语义规则模式从金融新闻文本中提取事件语义标注信息,并将其作为分类特征用于机器学习文本分类中的新方法。实验证明采用该方法相比基于词袋的文本分类方法在采用相同的特征选择算法和分类算法的基础上,F1值提高8.6%,查准率提高7.7%,查全率提高8.8%。本方法融合了知识驱动和数据驱动在文本分类中的优点,同时避免了它们所存在的主要缺点,具有显著的实用性和研究参考价值。
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关键词
文本分类
金融文本
语义
标注
词汇
-
语义
模式
有限状态机
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职称材料
俄语声响动词的规律性多义聚合体
被引量：
3
3
作者
蔡晖
《解放军外国语学院学报》
CSSCI
北大核心
2013年第5期21-26,共6页
规律性多义聚合体是俄罗斯学者Е.В.Падучева在词汇语义动态模式研究中提出的一个重要概念,这一源自语法学的术语在多义词研究中起到了关键作用。在词汇语义动态模式中,多义词意义的总和被视为由语义衍生相互联系在一起的词位...
规律性多义聚合体是俄罗斯学者Е.В.Падучева在词汇语义动态模式研究中提出的一个重要概念,这一源自语法学的术语在多义词研究中起到了关键作用。在词汇语义动态模式中,多义词意义的总和被视为由语义衍生相互联系在一起的词位聚合体,从而使学界摆脱了传统多义词研究的拓扑模式,为多义词的整体性研究提供了一条新思路。本文以声响动词为例,探讨了它的题元结构、聚合体的构成、聚合体初始词位的确定、聚合体不完全现象等问题。
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关键词
多义性
词汇
语义
动态
模式
规律性多义聚合体
声响动词
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职称材料
数字化教学资源建设中英语语料库视角下的词汇语义模式识别
被引量：
1
4
作者
张丽明
《外国语文》
北大核心
2022年第6期140-150,共11页
语料库自动抓取、自动检索、自动分析的智能化特征使其在外语智慧教育领域广泛应用。首先综述大型英语语料库的渊源及其构成特征,继而从语义虚化、语义韵和词汇搭配等方面识别大型英语语料库中的英语词汇和短语模式。这些特定的、重复...
语料库自动抓取、自动检索、自动分析的智能化特征使其在外语智慧教育领域广泛应用。首先综述大型英语语料库的渊源及其构成特征,继而从语义虚化、语义韵和词汇搭配等方面识别大型英语语料库中的英语词汇和短语模式。这些特定的、重复出现的词汇短语模式,提供了英语本族语者的语言本能证据。本文提出,来自大型英语语料库的这些真实语言给养,可以构成数字化教学资源建设的有机成分,确保英语学习者接触更加地道的语言资源,促进数据驱动的英语语言的教与学。
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关键词
大型英语语料库
词汇
语义
模式
数据驱动教学
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职称材料
题名
基于词汇-语义模式的金融事件信息抽取方法
被引量：
17
1
作者
罗明
黄海量
机构
上海财经大学信息管理与工程学院
上海财经大学上海市金融信息技术研究重点实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第1期84-90,共7页
基金
上海市科技人才计划项目(14XD1421000)
上海市科技创新行动计划项目(16511102900)~~
文摘
信息抽取是自然语言处理工作中的重要任务之一。针对由于自然语言的多样性、歧义性和结构性而导致的信息抽取困难的问题,提出了一种面向金融事件信息抽取的层次化词汇-语义模式方法。首先,定义了一个金融事件表示模型;然后应用基于深度学习的词向量方法来实现自动生成同义概念词典;最后采用基于有限状态机驱动的层次化词汇-语义规则模式实现了对各类金融事件信息自动抽取的目标。实验结果表明,所提方法可以从金融新闻文本中准确地抽取出各类金融事件信息,并且对26类金融事件的微平均识别准确率达到93.9%,微平均召回率达到86.9%,微平均F1值达到90.3%。
关键词
词汇
-
语义
模式
信息抽取
金融事件
词向量
词列表
概念词典
Keywords
Lexical-Semantic Pattern （LSP）
information extraction
financial event
word vector
word list
conceptgazetteer
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种基于语义标注特征的金融文本分类方法
被引量：
9
2
作者
罗明
黄海量
机构
上海财经大学信息管理与工程学院
上海财经大学上海市金融信息技术研究重点实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第8期2281-2284,2288,共5页
基金
上海市科技人才计划项目(14XD1421000)
上海市科技创新行动计划项目(16511102900)
上海财经大学2014年研究生创新基金资助项目(CXJJ-2014-438)
文摘
针对基于词袋的机器学习文本分类方法所存在的高维度、高稀疏性、不能识别同义词、语义信息缺失等问题,和基于规则模式的文本分类所存在的虽然准确率较高但鲁棒性较差的问题,提出了一种采用词汇—语义规则模式从金融新闻文本中提取事件语义标注信息,并将其作为分类特征用于机器学习文本分类中的新方法。实验证明采用该方法相比基于词袋的文本分类方法在采用相同的特征选择算法和分类算法的基础上,F1值提高8.6%,查准率提高7.7%,查全率提高8.8%。本方法融合了知识驱动和数据驱动在文本分类中的优点,同时避免了它们所存在的主要缺点,具有显著的实用性和研究参考价值。
关键词
文本分类
金融文本
语义
标注
词汇
-
语义
模式
有限状态机
Keywords
text classification
financial text
semantic annotation
lexical-semantic pattern
finite state machine
分类号
TP391.1 [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
俄语声响动词的规律性多义聚合体
被引量：
3
3
作者
蔡晖
机构
首都师范大学俄语系
出处
《解放军外国语学院学报》
CSSCI
北大核心
2013年第5期21-26,共6页
基金
国家社会科学基金项目"俄罗斯语言学家帕杜切娃动态语义学思想研究"(13BYY164)
教育部人文社会科学研究规划基金项目"俄罗斯词汇语料库之词义的动态模式及其借鉴价值"(10YJA740005)
北京市人才强教中青年骨干人才培养计划项目"俄语词汇语义的参数化研究"(PHR201208061)
文摘
规律性多义聚合体是俄罗斯学者Е.В.Падучева在词汇语义动态模式研究中提出的一个重要概念,这一源自语法学的术语在多义词研究中起到了关键作用。在词汇语义动态模式中,多义词意义的总和被视为由语义衍生相互联系在一起的词位聚合体,从而使学界摆脱了传统多义词研究的拓扑模式,为多义词的整体性研究提供了一条新思路。本文以声响动词为例,探讨了它的题元结构、聚合体的构成、聚合体初始词位的确定、聚合体不完全现象等问题。
关键词
多义性
词汇
语义
动态
模式
规律性多义聚合体
声响动词
分类号
H354.2 [语言文字—俄语]
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职称材料
题名
数字化教学资源建设中英语语料库视角下的词汇语义模式识别
被引量：
1
4
作者
张丽明
机构
人民教育电子音像出版社
出处
《外国语文》
北大核心
2022年第6期140-150,共11页
文摘
语料库自动抓取、自动检索、自动分析的智能化特征使其在外语智慧教育领域广泛应用。首先综述大型英语语料库的渊源及其构成特征,继而从语义虚化、语义韵和词汇搭配等方面识别大型英语语料库中的英语词汇和短语模式。这些特定的、重复出现的词汇短语模式,提供了英语本族语者的语言本能证据。本文提出,来自大型英语语料库的这些真实语言给养,可以构成数字化教学资源建设的有机成分,确保英语学习者接触更加地道的语言资源,促进数据驱动的英语语言的教与学。
关键词
大型英语语料库
词汇
语义
模式
数据驱动教学
Keywords
large English corpora
lexical semantic patterns
data-driven teaching and learning
分类号
H319.34 [语言文字—英语]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于词汇-语义模式的金融事件信息抽取方法
罗明
黄海量
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018
17
下载PDF
职称材料
2
一种基于语义标注特征的金融文本分类方法
罗明
黄海量
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
9
下载PDF
职称材料
3
俄语声响动词的规律性多义聚合体
蔡晖
《解放军外国语学院学报》
CSSCI
北大核心
2013
3
下载PDF
职称材料
4
数字化教学资源建设中英语语料库视角下的词汇语义模式识别
张丽明
《外国语文》
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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