颜晗
- 作品数：2 被引量：7H指数：1
- 供职机构：武汉大学计算机学院更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 面向中文指代消解的最优样本比例研究
- 2016年
- 已有的中文指代消解系统研究大多是基于有监督的机器学习方法,训练集中正负例的比值直接影响到分类器模型,进而影响指代消解结果。针对如何选取训练集正负例比值的问题,实现了一个中文指代消解系统,提出了训练数据正负例比值与指代消解系统评测结果之间的数学模型,并引入一种改进的遗传算法计算训练数据最优比值,使系统评测结果最优。在ACE 2005中文语料上的实验表明,改进的遗传算法更适合指代消解任务,适当增大负例的比值能够提高指代消解系统的性能。
- 颜晗刘娟周炫余
- 关键词：指代消解训练数据遗传算法
- 中文指代消解模型的对比研究被引量：7
- 2016年
- 指代消解的基本任务是把指向现实世界中相同实体的所有实体表达关联起来。与英文指代消解的研究相比,中文指代消解的研究相对较少,至今没有对现存的中文指代消解模型进行公平的测评和比较,主要原因是现存的中文指代消解模型在训练和测评时采用了不同的语料,且所选用的特征属性也不相同。基于上述原因,实现了5类基本的中文指代消解模型,并在ACE2005中文语料上进行同平台、同语料、同特征的测评。通过测评比较了各类模型的性能,同时分析和探讨了影响中文指代消解模型精度的各种因素。
- 周炫余刘娟罗飞刘洋颜晗
- 关键词：人工智能指代消解自然语言处理
