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文檔簡(jiǎn)介
1、分類句子中兩個(gè)名詞性短語之間的語義關(guān)系是一個(gè)重要而富有挑戰(zhàn)性的問題。在監(jiān)督的分類方法中,基于具有良好預(yù)測(cè)性的特征和高效的分類器,能夠取得較好的分類結(jié)果。但由于標(biāo)注數(shù)據(jù)難以取得,訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模受到限制,阻礙了分類效果的提升。為解決這個(gè)問題,引入了半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。半監(jiān)督算法能夠利用大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)提高學(xué)習(xí)質(zhì)量,從而提升分類效果。由于未標(biāo)注數(shù)據(jù)易于取得,因此可以節(jié)省大量人工,提高效率。
本文包括兩個(gè)方面的工作。首先,使用監(jiān)督的分
2、類方法,設(shè)計(jì)了6類基于語法語義字形信息的有效特征并選取支持向量機(jī)作為分類器,取得了較好的分類效果,在SemEval-2010任務(wù)8中取得了第4名的成績(jī)。然后,使用基于線性分類器的結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)的半監(jiān)督算法在SemEval-2007任務(wù)4和SemEval-2010任務(wù)8的數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),通過統(tǒng)計(jì)和觀察兩個(gè)名詞性短語之間的介詞、動(dòng)詞和模式與不同語義間的關(guān)系,我們?cè)O(shè)計(jì)了若干基于句法模式的輔助問題,并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與使用支持向量機(jī)和無輔助問題的結(jié)構(gòu)化學(xué)
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