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:贾玉祥[1] 赵倩倩 李育光 郑一 昝红英[1] JIA Yuxiang;ZHAO Qianqian;LI Yuguang;ZHENG Yi;ZAN Hongying(School of Information Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China)
机构地区:[1]郑州大学信息工程学院
出 处:《郑州大学学报(理学版)》2019年第3期67-72,共6页Journal of Zhengzhou University:Natural Science Edition
基 金:国家自然科学基金项目(61402419);国家社会科学基金项目(14BYY096);国家重点基础研究发展计划973课题(2014CB340504)
摘 要:考察基于词语相似度的语义选择限制知识获取方法.首先获取种子论元,再利用词语相似度进行论元扩展.比较了基于词向量的词语相似度计算方法与基于词典的词语相似度计算方法在选择限制知识获取任务中的表现.实验表明,前者效果更好,且二者有一定互补性,可以结合使用.与语义选择限制知识获取的其他方法相比,基于词语相似度的方法,种子选取灵活,不要求对语料进行深层句法语义分析,在伪消歧实验中也取得了较高的正确率,具有一定的优势.Word similarity based on selectional preference acquisition method was investigated.Acquiring argument seeds was implemented firstly, and then they were expanded based on word similarity.Word similarity computing methods, word embedding based method, and dictionary based method were compared.It was shown that the former performed much better than the latter and they were complementary and could be combined.Word similarity based on selectional preference acquisition method had strength over other methods for its flexible seed choosing, no need of deep syntactic and semantic text processing, and high accuracy in pseudo-disambiguation experiments.
关 键 词:语义选择限制 词语相似度 词向量 伪消歧 词汇语义
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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