面向自然语言文本的否定性与不确定性信息抽取

被引：29

作者：

邹博伟

钱忠

陈站成

朱巧明

周国栋

机构：

[1] 苏州大学计算机科学与技术学院

来源：

软件学报 | 2016年 / 27卷 / 02期

关键词：

信息抽取; 否定性信息; 不确定性信息; 线索词检测; 覆盖域界定;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

120506 [数字人文];

摘要：

目前,信息抽取研究主要面向肯定性信息,而自然语言文本中包含了大量否定性和不确定性信息,为了将此类信息与肯定性信息区分开,有必要针对否定性与不确定性信息抽取进行深入研究.针对这一任务,首次构建了一个16 841句的汉语语料资源,利用序列标注模型与卷积树核模型,系统地探索了各种序列化依存特征和结构化句法树特征的有效性,并提出了元决策树模型,对二者进行融合.实验结果显示,该方法在否定性和不确定性信息抽取任务上的精确率分别达到69.84%和58.57%,为相关研究打下了坚实的基础.

引用

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页数：20

共 4 条

[1]

否定词跨标点句管辖的判断 [J].