融合句法结构变换与词汇语义特征的文本蕴涵识别

摘要：

传统文本蕴涵识别方法仅停留在词汇级的识别,无法涉及句法、语义等方面,造成识别结果的F值较低.针对该问题,提出一种将句法结构的变换和传统词汇语义特征结合的中文文本蕴涵识别方法.对文本进行基于句法分析树变换的预处理,将句法分析中适用于文本蕴涵识别的特征加入到相关的统计和词汇语义特征中,使用统计机器学习的方法对由文本片段T和假设的文本片段H组成的文本对进行蕴涵关系分类,并经过语义规则的修正处理得到最终的识别结果.在NTCIR RITE3上的评测结果表明,与Ⅲ&CYUT,Yamraj等相比,该方法能获得较高的F值.

关键词：中文文本蕴涵、句法结构变换、词汇语义特征、词汇统计特征、统计机器学习

所属期刊栏目：41

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61163039,61163036,61363058;西北师范大学青年教师科研能力提升计划基金资助项目NWNU-LKQN-10-2 ,NWNU-LKQN-12-23

在线出版日期：2015-11-06（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：199-204