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J-GLOBAL ID：201902296242943230   整理番号：19A1430284

シーケンシャルタグに基づく引用語認識初探【JST・京大機械翻訳】

A Study on Quotation Recognition Based on Sequence Labeling

著者 (2件)： Jia Honghao (北京語言大学 信息科学学院,北京,100083) ,  Luo Zhiyong (北京語言大学 信息科学学院,北京,100083)
資料名： Zhongwen Xinxi Xuebao  (Zhongwen Xinxi Xuebao)
巻： 33  号： 2  ページ： 1-7  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2296A  ISSN： 1003-0077  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 文間の引用関係の自動認識は、章の分析において重要な内容である。文間引用関係は文群編章の分析に影響を及ぼしているが,現在の自然言語処理では引用という文間の関係についての研究は少ない.文間の引用関係は主に引用語の引用節に現れた。引用節と引用節からなる引用語は,直接引用語と間接引用語に分類され,間接引用語の認識の難しさは最大である。誘導文と引用節の相対的な位置が不定、異なる分野のコーパスの引用語と非引用語の割合が極めて不均衡であるなど、さらに、引用語の自動識別の難しさを増加した。本論文では、主に引用という文間の関係を初歩的に探索し、条件付ランダム場(CRF)および双方向長短期記憶ネットワークと条件付ランダム場(BLSTM-CRF)の方法を用いて、引用語に対して自動識別を行い、誘導文における管領語特徴を導入し、実験対比を行った。実験結果は,CRFモデルおよびBLSTM-CRFモデルが,それぞれ,85.49%および80.19%の精度を達成し,そして,F値は,それぞれ,78.75%および79.60%であった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  ネットワーク ,  自然言語処理 ,  *コーパス
準シソーラス用語： F値 ,  短期記憶 ,  確率場 ,  不均衡 ,  自動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： シーケンシャル ,  タグ ,  引用