【摘 要】
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大规模和高质量的标注语料是进行监督算法分类器训练的重要前提,而进行大规模的语料标注是一项费时费力的工作,并且针对特定的领域还需要该领域专家的介入.提出一种基于语义
【机 构】
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太原理工大学外国语学院,太原理工大学信息与计算机学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划基金（17YJA740031）
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大规模和高质量的标注语料是进行监督算法分类器训练的重要前提,而进行大规模的语料标注是一项费时费力的工作,并且针对特定的领域还需要该领域专家的介入.提出一种基于语义模式的半监督中文观点句识别方法,可以通过小规模语料的训练识别出中文观点句.首先,通过语义模型提取算法从训练集当中识别出观点句语义模型和非观点句语义模型;然后,将两种模型转化为语义特征,并且加入词汇特征和词性特征两方面特征,通过BootStrapping对小规模标注语料进行训练,得到朴素贝叶斯分类器;接着,使用朴素贝叶斯分类器对大规模未标注的语料进
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