自然语言文本中不确定性信息的自动识别

摘要：

自然语言中存在大量不确定的表述,针对此类信息的检测任务是信息抽取领域的研究热点之一,然而,面向中文的不确定信息检测研究仍然比较匮乏,利用支持向量机(Support Vector Machine, SVM)能够很好的解决非线性、高维数、局部小样本等实际问题的优势,将中文不确定性信息识别问题转化为分类问题,通过在复旦大学发布的中文不确定性检测数据集语料上的实验,验证了本文提出的基于SVM的中文不确性信息检测方法的有效性,相比于句子评分模型,我们的系统取得了更好的召回率。

关键词：不确定性信息检测、支持向量机、语料、分类

分类号：I20;TP3

资助基金：河南省基础与前沿技术研究项目112300410007

在线出版日期：2015-04-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：155-158