检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张鹏[1] 李国臣[1] 李茹[1,2] 刘海静[1] 石向荣[3] Collin Baker
机构地区:[1]山西大学计算机与信息技术学院 [2]山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 [3]中北大学电子与计算机科学技术学院 [4]International Computer Science Institute,1947 Center St.Suite 600 Berkeley California,94704
出 处:《中文信息学报》2012年第2期46-50,共5页Journal of Chinese Information Processing
基 金:国家自然科学基金资助项目(60970053);国家语委"十二五"科研规划项目(YB125-19);山西省国际科技合作项目(2010081044);山西省实验室开放基金资助项目(2009011059-4)
摘 要:文本蕴含识别是处理自然语言中广泛存在的同义异形现象的一种有效途径。该文基于FrameNet中框架及框架之间的八种关系,结合WordNet中词汇间的语义关系,提出了一种文本蕴含识别方法。在给定文本T和假设H中词元激起的框架基础上,该方法利用深度优先搜索,在FrameNet框架关系图中,查询T和H中框架之间的上下位关系;再使用WordNet中语义关系比较二者的框架元素是否一致或相似。实验对RTE2007中50个文本对进行了测试,达到了76.6%的准确率,略高于RTE2007评测的最优结果。This paper proposes a text entailment identification method using the frames and the frames relations in FrameNet together with the relevant knowledge with WordNet.The method finds the path between the frames evoked by the lexical units in text T and hypothesis H in the FrameNet Graph via depth-first search algorithm to identify the hyponymy relationships between the frames;Then it realizes the text entailment recognition through comparing the content of span which are filled in the mapping FE slots.Our experiments are based on certain parts of the evaluation corpus of RET2007.The experimental results reach 76.6% precision,which is consistent with the best results of RET2007 evaluation results in the task of "Recognize Text Entailment".
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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