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基于混合策略的藏文人称代词指代消解研究
基于混合策略的藏文人称代词指代消解研究
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基于混合策略的藏文人称代词指代消解研究
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论文研究-基于混合策略的藏文人称代词指代消解研究.pdf
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指代消解是文本理解和信息抽取的一项重要任务。针对这一任务，提出了基于混合策略的藏文人称代词指代消解方法，通过对藏文人名、人称代词的形态特征和构词规律的研究，制定了三类消解规则和有效统计特征，采用基于规则、最大熵模型以及规则与最大熵模型相结合的三种方法实现了藏文人称代词的指代消解系统。在包含2?306个待消解对的藏文句子集上，经测试分别获得76.02%、86.21%和88.16%的F值。
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基于Deep Learnin9的代词指代消解 (2014年)
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针对指代消解一直是自然语言处理中的核心问题，提出一种利用DBN(deep belief nets)模型的Deep Leamin9学习机制进行基于语义特征的指代消解方法。DBN模型由多层无监督的RBM(restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP(back-propagation)网络组成，RBM网络确保特征向量映射达到最优，最后一层BP网络可以对RBM网络的输出
基于神经网络的端到端的事件指代消解研究.pdf
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基于机器学习方法的英文事件代词消解研究.pdf
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论文研究-基于音节标注的藏文自动分词研究.pdf
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实验结果表明，在当前四字位的标注集下，基于条件随机场的藏文分词系统取得了最好的分词结果，同时其他序列标注模型也取得了较好的效果，说明基于音节标注的分词方法可以较为有效地处理藏文分词问题。
基于Android的藏文本地化研究.pdf
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论文研究-基于层次特征的藏文人名识别研究.pdf
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提出了无须分词，仅在藏文音节粒度上，基于藏文人名三层特征：内部特征、上下文信息、并列关系特征，利用条件随机场（conditional random fields，CRF）算法进行藏文人名识别的研究。首先将人名的内部和上下文特征...
基于深度学习的自然场景藏文识别研究.pdf
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基于双代价参数SVM的牛物医学文本指代消解研究 (2015年)
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生物医学文本中的指代消解是生物医学信息抽取领域的一个重要组成部分．通过引入双代价参数对基本SVM方法进行改进，并在FlyBase语料集上进行了测试，准确率、召回率．F值分别达到53．9％、69．5％、60．7％．同时研究了特征向量的选择和取值对于实验结果的影响．最后与其他先进方法进行了对比．结果表明，在同样的语料上，基于双代价参数SVM方法优于其他先进的方法．
论文研究-中文人称代词指代消解的研究.pdf
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指代消解是文本信息处理中一项重要任务，针对这一任务过于复杂，分析了中文突发事件语料中人称代词的特点, 提出一种基于语料库、运用规则预处理与最大熵模型相结合的人称代词消解方法。在ACE05 bnews中文测试语料上，分别与仅用基于规则和仅用统计方法进行了对比实验，结果表明该方法分别在召回率、准确率和F值上有一定的提高。
基于深度学习的维吾尔语人称代词指代消解.pdf
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基于深度强化学习的维吾尔语人称代词指代消解.pdf
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论文研究-基于最大熵模型的中文指代消解系统实现.pdf
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实现了一个基于最大熵的中文指代消解系统。通过预处理获得相关信息，抽取出12特征，采用最大熵算法训练生成分类器。在ACE05 bnews中文测试语料上的指代消解实验结果表明，本系统是一个中文指代消解研究的较好平台。
论文研究-基于感知机模型藏文命名实体识别.pdf
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重点研究了利用藏文紧缩格识别音节的方法，命名实体内部和边界音节的模型训练特征模板，训练模型，以及命名实体分类识别方法。提出的藏文命名实体识别方法在测试集上获得86.03%的F值，相对基于分词的基线系统高出...
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