資料介紹
針對使用規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)方法判別句間關(guān)系時(shí)出現(xiàn)因機(jī)器學(xué)習(xí)多次迭代而導(dǎo)致規(guī)則權(quán)值削弱現(xiàn)象,進(jìn)而導(dǎo)致判別正確率偏低的問題,提出了在規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合過程中對導(dǎo)入的明顯規(guī)則特征進(jìn)行加強(qiáng)處理的方法。首先,抽取依存詞匯、語義、句子結(jié)構(gòu)等具有明顯規(guī)則的特有特征;然后,基于一些句間關(guān)系指示詞提取普適的特征;其次,將特征寫入待輸入的數(shù)據(jù)向量,并且增加一維向量用來存儲出現(xiàn)的明顯規(guī)則特征;最后,運(yùn)用LIBSVM模型結(jié)合規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,加強(qiáng)后的實(shí)驗(yàn)正確率較之加強(qiáng)前平均提高了兩個(gè)百分點(diǎn),各句間關(guān)系準(zhǔn)確率、召回率、F1值整體上都取得了較好的結(jié)果,平均值達(dá)到了82. 02%、88. 95%、84. 76%。實(shí)驗(yàn)思路和方法對研究句子間聯(lián)系緊密度具有重要價(jià)值。
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