基于多特征的中文文本蕴含识别

摘要：

提出了一种基于多特征的中文文本蕴含识别方法,首先对文本进行预处理、中文分词、词性标注、命名实体识别、依存分析等处理；然后提取字符串特征、句法特征、语义特征等,使用贝叶斯逻辑回归模型进行预测；最后再使用规则进行修正,得到最终的识别结果.该方法在2014年RITE-VAL 评测任务的CS 数据上的MacroF1为0.625,超过目前最好的研究现状(MacroF1：0.615, BUPTTeam-CS-SVBC-05).

关键词：文本蕴含、多特征、贝叶斯逻辑回归

分类号：TN929.53

在线出版日期：2016-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：98-103