【摘 要】
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文本中模糊词及其辖域的识别对于信息的准确抽取有着重要的作用,但是目前机器学习的方法采用的特征都是基于序列的。本文将模糊词辖域的识别问题看作是分类问题,采用条件随机
【基金项目】
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国家863基金:2007AA01Z194
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文本中模糊词及其辖域的识别对于信息的准确抽取有着重要的作用,但是目前机器学习的方法采用的特征都是基于序列的。本文将模糊词辖域的识别问题看作是分类问题,采用条件随机场模型来进行学习。在基本的序列特征基础上,引入两种句法特征(短语树和依存树)作为分类器的特征,并分别比较两种特征对结果的影响。在后处理阶段,我们引入了一个匹配算法对来识别句子中所有模糊词的辖域。在CoNLL 2010 shared task的生物文本数据上的实验显示,采用句法特征的分类器比只采用基本序列特征的F1值提高了2.36个百分点。
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