孙宏
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：天津大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：天津市科技支撑计划重点项目国家教育部博士点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>>
- 基于条件随机域的中文事件类型识别被引量：8
- 2012年
- 传统的分步骤事件抽取方法中,事件元素识别的结果无法指导事件类型识别,而事件类型识别的效果在很大程度上决定了事件抽取系统的整体性能.文中为解决事件类型识别对元素识别的后向依赖问题,将事件抽取看作序列标注,构建一个改进的条件随机域联合标注模型,将事件类型和事件元素在图模型中同时进行标注.同时,通过触发词嵌入试图解决事件抽取中的数据不平衡问题.ACE2005中文语料上的实验表明,基于该模型的方法提高了事件类型识别的性能,最终F值达到63.53%.
- 胡博磊贺瑞芳孙宏王文俊
- 关键词：事件抽取条件随机域
- 基于条件随机域的中文事件类型识别
- 事件抽取是从文本中抽取出事件信息，确定事件类型、子类型及相关实体（如时间、地点、参与者等）角色的工作，在多文档文摘，自动问答及信息检索等领域有着重要的应用前景。通常事件抽取分为事件类型识别和事件元素识别两步，事件元素识别...
- 胡博磊贺瑞芳孙宏王文俊孙越恒
- 关键词：事件抽取条件随机域信息检索
- 中文地名的自动识别和标准化
- 随着互联网的发展,网络上的数据呈现了指数级地增长,互联网的用户也不断增加。如何从各种数据中快速准确的找到人们需要的信息,并应对不同用户产生的不同规则及格式的数据,成为当前信息领域亟待解决的两个问题。本文以应急领域为应用背...
- 孙宏
- 关键词：命名实体识别统计学习最大熵模型条件随机域模型
- 文献传递
