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国家社会科学基金(07BYY0)

作品数：1 被引量：1H指数：1
相关作者：周俊生刘未鹏黄书剑陈家骏更多>>
相关机构：南京师范大学南京大学更多>>
发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金国家社会科学基金更多>>
相关领域：环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 2篇损失函数
  • 2篇共指消解
  • 1篇全局优化
  • 1篇聚类

机构

  • 2篇南京大学
  • 2篇南京师范大学

作者

  • 2篇刘未鹏
  • 2篇周俊生
  • 1篇陈家骏
  • 1篇黄书剑

传媒

  • 1篇计算机科学

年份

  • 2篇2009
共 1 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
中文共指消解中的聚类全局优化
共指消解的主流框架分为二元分类和等价类划分两个步骤,围绕第二个步骤进行的全局优化是主要的研究方向之一。本文结合共指消解问题本身的特点提出了一种基于最小化决策错误的损失函数,并利用一种自底向上的聚类模型对其进行优化,此外提...
刘未鹏周俊生黄书剑陈家骏
关键词：共指消解全局优化聚类损失函数
文献传递
基于有监督关联聚类的中文共指消解被引量：1
2009年
共指消解是文本信息处理中的一个重要问题。提出了一种有监督的关联聚类算法以实现对中文实体提及的共指消解。首先将共指消解过程看成图的关联聚类问题,从全局的角度实现对共指等价类的划分,而不是孤立地对每一对名词短语分别进行共指决策;然后给出了关联聚类的推导算法;最后设计了一种基于梯度下降的特征参数学习算法,使得训练出的特征参数能够较好拟合关联聚类的目标。在ACE中文语料上的实验结果显示,该算法优于传统的"分类-聚类"共指消解学习算法。
刘未鹏周俊生黄书剑陈家骏
关键词：共指消解损失函数
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