国家自然科学基金(61202329)
- 作品数：2 被引量：34H指数：1
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- 相关机构：中国科学院自动化研究所北京信息科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市重点实验室开放基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于表示学习的中文分词算法探索被引量：34
- 2013年
- 分词是中文自然语言处理中的一个关键基础技术。通过基于字的统计机器学习方法学习判断词边界是当前中文分词的主流做法。然而,传统机器学习方法严重依赖人工设计的特征,而验证特征的有效性需要不断的尝试和修改,是一项费时费力的工作。随着基于神经网络的表示学习方法的兴起,使得自动学习特征成为可能。该文探索了一种基于表示学习的中文分词方法。首先从大规模语料中无监督地学习中文字的语义向量,然后将字的语义向量应用于基于神经网络的有监督中文分词。实验表明,表示学习算法是一种有效的中文分词方法,但是我们仍然发现,由于语料规模等的限制,表示学习方法尚不能完全取代传统基于人工设计特征的有监督机器学习方法。
- 来斯惟徐立恒陈玉博刘康赵军
- 关键词：中文分词
- 融合多种特征的实体链接技术研究
- 2016年
- 实体消歧是自然语言理解的重要研究内容,旨在解决文本信息中普遍存在的命名实体歧义问题,在信息抽取、知识工程和语义网络等领域有广泛的应用价值。实体链接是实体消歧的一种重要方法,该方法将具有歧义的实体指称项链接到给定的知识库中从而实现实体歧义的消除[1]。传统的实体链接方法主要利用上下文的词语匹配等表层特征,缺乏深层语义信息,针对这一问题,该文提出的实体链接方法利用了多种特征,从不同的维度捕获语义信息。为了更好地融合各个维度的特征,该文利用了基于排序学习框架的实体链接方法,与传统的方法相比,节省了人工对大量的模型参数选择和调节的工作,与基于分类的方法相比,能更好地利用到候选之间的关系信息。在TAC-KBP-2009的实体链接评测数据上的实验表明,该文提出的特征和方法表现出良好的性能,在评测指标上高出参赛队伍最好水平2.21%,达到84.38%。
- 陈玉博何世柱刘康赵军吕学强
