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零形式識(shí)別與填充是在語(yǔ)篇上下文中為句中缺失的語(yǔ)義角色尋找填充項(xiàng)，然而采用分類思想預(yù)測(cè)集合中正確瑱充項(xiàng)的方法制約了零形式瑱充的性能。針對(duì)該冋颕，結(jié)合啟發(fā)式規(guī)則與決策樹算法識(shí)別岀需要填充內(nèi)容的零形式，將上下文中填充過(guò)框架元素的內(nèi)容構(gòu)成候選語(yǔ)集合，并通過(guò)改進(jìn)的 SMOTE算法對(duì)少數(shù)類樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展，解決了候選語(yǔ)集合數(shù)據(jù)的非平衡問(wèn)題。在此基礎(chǔ)上，借助漢語(yǔ)框孆知識(shí)庫(kù)提取語(yǔ)義相似性特征，利用框架元素間的映射關(guān)系提升零形式填充效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在數(shù)對(duì)填充樣本的非平衡性進(jìn)行處理，可使最終的F值提高約12%。
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