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车婷婷

作品数：8 被引量：10H指数：2
供职机构：苏州大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 2篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 8篇隐式
  • 4篇篇章
  • 3篇论元
  • 2篇语义
  • 2篇置信度
  • 2篇平行度
  • 2篇分析方法
  • 1篇信息检索
  • 1篇映射
  • 1篇语料
  • 1篇语料库
  • 1篇语义分析
  • 1篇预设
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇显式
  • 1篇消歧
  • 1篇连接词
  • 1篇基于语义
  • 1篇关系映射
  • 1篇程序语言

机构

  • 8篇苏州大学
  • 1篇苏州职业大学

作者

  • 8篇车婷婷
  • 7篇姚建民
  • 7篇洪宇
  • 5篇朱巧明
  • 3篇周小佩
  • 1篇周国栋
  • 1篇朱珊珊

传媒

  • 2篇中文信息学报
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇软件学报
  • 1篇山东大学学报...

年份

  • 1篇2017
  • 5篇2014
  • 1篇2013
  • 1篇2012
共 8 条 记 录，以下是 1-8
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排序方式：
基于功能连接词的隐式篇章关系推理被引量：1
2014年
功能连接词是一种直接表述篇章单元内部语义关系、结构特性和语境发展趋势的词特征。借助功能连接词的这一优势,该文提出一种基于功能连接词的隐式篇章关系推理方法。该方法首先挖掘词级与短语级的功能连接词,划分功能连接词的篇章关系类别;其次,为每个功能连接词构建概念模型,借以描述由功能连接词连接的论元属性,并建立论元概念与篇章关系的映射体系;最后,利用统计策略识别待测论元的概念模型,并借助"概念—关系"映射体系,实现隐式篇章语义关系推理。实验结果显示,该文基于功能连接词构建概念模型的推理方法,相较于现有的基于监督学习的分类方法,系统性能获得显著提升。
车婷婷洪宇周小佩严为绒姚建民朱巧明
平行推理机制：一种隐式篇章关系检测方法被引量：2
2014年
篇章是论元经过语义关联和结构化组织形成的自然语言文体.篇章分析研究的核心任务之一是解释论元的语义关系,其中,显式关系因具有直观线索而易于检测,目前检测精度高达90%;相对而言,隐式关系因缺乏直观线索而难于检测,目前精度仅约40%.针对这一问题,基于一种"论元平行则关系平行"的假设,并利用显式篇章关系易于检测的特点,通过平行论元的识别与平行关系的消歧,实现了一种显式关系平行推理隐式关系的隐式篇章关系检测方法.利用标准宾州篇章关系树库(Penn discourse Tree Bank,简称PDTB)对这一检测方法进行评测,结果显示,精确率提升达17.26%.
洪宇严为绒车婷婷梁颖红姚建民朱巧明周国栋
关键词：篇章
基于语义场景的隐式篇章关系检测方法
2014年
针对篇章隐式关系检测较难的问题,提出了一种基于语义场景匹配的平行推理方法。该方法利用框架语义学,将论元抽象为概念一级的语义描述(简称语义场景),实现描述形式的压缩。基于大规模静态数据,通过语义场景的匹配挖掘可比较论元辅助关系推理。该方法能够在保证检测精度的同时,提升检测效率。利用宾州篇章树库(penn discourse tree bank,PDTB)对这一检测方法进行评测,检测精度为55.26%。
严为绒洪宇朱珊珊车婷婷姚建民朱巧明
一种隐式篇章关系的分析方法及系统
本申请公开了一种隐式篇章关系的分析方法及系统，其中方法包括：接收输入的包括前置论元和后置论元的待测隐式论元实例，在语料库中筛选与其具有语义平行性且包含预设连接线索词的显式论元实例，计算每个显式论元实例与待测隐式论元实例的...
洪宇车婷婷姚建民
文献传递
基于平行论元的隐式篇章关系推理研究被引量：1
2012年
基于Penn Discourse TreeBank(简称PDTB)语料中的隐式篇章关系类型,提出一种无指导的识别方法。主要依据显式与隐式平行论元对之间的映射关系实现显式到隐式关系的推理,即利用显式论元对的篇章关系,推理与之平行的隐式论元对的篇章关系。推理过程主要包括:基于大规模语料库以及基于搜索引擎的平行语料挖掘,平行语料中显式连接词映射到篇章关系过程的消歧。与传统基于监督学习的分类方法相比,基于统计的无指导方法在隐式篇章关系推理的性能上获得显著提升,识别精确率提高了近15.6%。此外,在分析比较各研究方法的同时,指出目前隐式篇章关系推理研究所面临的主要困难与挑战。
周小佩洪宇车婷婷姚建民朱巧明
关键词：关系映射
一种无指导的隐式篇章关系推理方法研究被引量：6
2013年
该文提出一种基于信息检索的无指导方法,用于推理隐式篇章片段之间的语义连接关系,如因果关系、转折关系等。该文基于Google搜索引擎,抽取在句子结构以及语义层面上均与原隐式片段相似的显式片段,通过分析和识别相关显式关系来间接推理隐式关系。主要包括以下三个模块:构建高质量查询关键词并抽取候选显式关系;结合三种隐式关系推理模型(相似度、置信度、关联度),综合考察查询关键词以及候选关系的质量;基于排序学习的方法,统计高质量候选关系中的类别分布以实现最终隐式关系的推理。该文采用Penn Discourse TreeBank 2.0篇章语料库,最终方法精确率达到54.3%,与有指导的方法相比,提高了约14.3%。
周小佩洪宇车婷婷姚建民朱巧明
关键词：信息检索
一种隐式篇章关系的分析方法及系统
本申请公开了一种隐式篇章关系的分析方法及系统，其中方法包括：接收输入的包括前置论元和后置论元的待测隐式论元实例，在语料库中筛选与其具有语义平行性且包含预设连接线索词的显式论元实例，计算每个显式论元实例与待测隐式论元实例的...
洪宇车婷婷姚建民
基于论元概念与焦点的隐式篇章关系检测方法研究
篇章关系分析是一种针对论元间的语义关系进行自动识别与判定的自然语言处理技术。在篇章研究领域中,篇章是论元经过语义关联和结构化组织形成的自然语言文体;篇章关系是同一篇章内部,相邻论元或跨度在一定范围内的论元间的语义关联性质...
车婷婷
关键词：数据挖掘语义分析
文献传递
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