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1. 基于细粒度特征的话题句识别方法
蒋玉茹 宋柔
计算机应用    2014, 34 (5): 1345-1349.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1345
摘要318)      PDF (739KB)(356)    收藏

话题句(TC)识别中采用穷举方法生成标点句的候选话题句(CTC)影响系统的执行效率和话题句识别的准确率。提出一种新的候选话题句生成方法,利用标点句在篇章中的位置特征、话题的语法特征以及话题串与说明的邻接性特征,指导候选话题句的生成过程。实验结果表明,该方法减少了候选话题句的个数,提高了系统效率。而且,通过与基于穷举式候选话题句生成策略的话题句识别工作进行对比,该方法使单个标点句话题句识别的准确率提高了0.96个百分点,使标点句序列话题句识别的准确率提高了1.31个百分点。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价
2. 融合多粒度语言知识与层级信息的中文命名实体识别模型
于右任 张仰森 蒋玉茹 黄改娟
《计算机应用》唯一官方网站    DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023060833
预出版日期: 2023-09-04