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朱莎莎

作品数：3 被引量：16H指数：1
供职机构：上海大学计算机工程与科学学院更多>>
发文基金：上海市教育委员会重点学科基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇专利

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇中文
  • 1篇语料
  • 1篇语料收集
  • 1篇语义
  • 1篇语义分析
  • 1篇预处理
  • 1篇时间信息
  • 1篇随机场
  • 1篇条件随机场
  • 1篇突发事件
  • 1篇中文文本
  • 1篇文本
  • 1篇句法
  • 1篇句法分析
  • 1篇抽取

机构

  • 3篇上海大学

作者

  • 3篇朱莎莎
  • 2篇刘宗田
  • 2篇付剑锋
  • 1篇刘炜
  • 1篇周文
  • 1篇朱芳

传媒

  • 1篇计算机工程

年份

  • 2篇2011
  • 1篇2010
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于事件的中文语料标注方法
本发明公开了一种基于事件的中文语料标注方法，该方法具体步骤如下：(1)语料收集步骤：从互联网上收集生语料；(2)文本预处理步骤：对生语料进行断句和切分词的预处理；(3)文本分析步骤：对预处理后的语料进行句法分析和语义分析...
付剑锋刘宗田周文刘炜朱莎莎
文献传递
面向突发事件领域的事件时间要素抽取与推理研究
朱莎莎
关键词：时间信息突发事件
基于条件随机场的中文时间短语识别被引量：16
2011年
传统时间短语识别方法存在中文文本时间短语边界定位不准确和长距离依赖的问题。为此,提出一种基于条件随机场(CRFs)的时间短语识别方法。采用基于机器学习的方法识别时间短语,分析中文文本中时间短语的词法、句法和上下文信息等语言学特征,将时间短语分为日期型和事件型2种类型,并半自动构建3个常用词表作为外部特征。在此基础上,引入能整合不同层面特征的CRFs方法,将识别问题转化为序列标注问题。实验结果表明,该方法在日期型时间短语和事件型时间短语识别上分别取得95.70%和85.75%的F1值,识别效果较好。
朱莎莎刘宗田付剑锋朱芳
关键词：条件随机场
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