【摘 要】
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针对中文问题分类的中心词识别不准确的问题,提出了一种基于条件随机场(CRF)和错误驱动学习相结合的识别方法。该方法采用CRF模型对问题的中心词进行初始标注,依据词的上下文信息用错误驱动的学习方法对其标注结果进行纠正。在训练有序规则的过程中,为了减少训练时间,结合中心词的特点对错误驱动算法进行了改进。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了中心词的标注精度,达到88%。
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目（2012AA011005）, 国家自然科学基金资助项目（61273292）
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针对中文问题分类的中心词识别不准确的问题,提出了一种基于条件随机场(CRF)和错误驱动学习相结合的识别方法。该方法采用CRF模型对问题的中心词进行初始标注,依据词的上下文信息用错误驱动的学习方法对其标注结果进行纠正。在训练有序规则的过程中,为了减少训练时间,结合中心词的特点对错误驱动算法进行了改进。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了中心词的标注精度,达到88%。
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