【摘 要】
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目前依存句法分析仍主要采用有指导的机器学习方法,即需要大规模高质量的树库作为训练语料,而现阶段中文依存树库资源相对较少,树库标注又是一件费时费力的工作。面对大量未
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61133012);国家自然科学基金资助项目(60803093);国家863重大项目(2011AA01A207);核高基重大专项(2011ZX01042-001-001);哈尔滨工业大学科研创新基金(HIT.NSRIF.2009069);中央高校基本科研业务费专项资金(HIT.KLOF.2010064)
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目前依存句法分析仍主要采用有指导的机器学习方法,即需要大规模高质量的树库作为训练语料,而现阶段中文依存树库资源相对较少,树库标注又是一件费时费力的工作。面对大量未标注语料,该文将主动学习应用到中文依存句法分析,优先选择句法模型预测不准的实例交由人工标注。该文提出并比较了多种衡量依存句法模型预测可信度的准则。实验表明,一方面,与随机选择标注实例相比,当使用相同数目训练实例时,主动学习使中文依存分析性能最高提升0.8%;另一方面,主动学习使依存分析达到相同准确率时只需标注更少量实例,人工标注量最多可减少30%。
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