基于词模式嵌入的词语上下位关系分类

提出一种基于词模式的上下位关系分类方法, 可以有效地缓解传统的基于模式的分类方法存在的稀疏问题, 提高了关系分类的召回率.进一步地, 通过词模式嵌入, 将基于模式的方法与基于词嵌入的方法进行有效的融合.为了验证方法的有效性, 标注一个包含 12000 个汉语词语对的数据集.实验结果表明, 该词模式嵌入方法是有效的, F1值可以达到95.36%....

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Published in北京大学学报（自然科学版） Vol. 55; no. 1; pp. 1 - 7
Main Authors 孙佳伟, 李正华, 陈文亮, 张民
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 苏州大学计算机科学与技术学院,苏州,215006 20.01.2019
Subjects
词模式
word pattern
word embedding
word pattern embedding
上下位关系分类
词嵌入
词模式嵌入
hypernym relation classification
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ISSN0479-8023
DOI10.13209/j.0479-8023.2018.055

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Summary:提出一种基于词模式的上下位关系分类方法, 可以有效地缓解传统的基于模式的分类方法存在的稀疏问题, 提高了关系分类的召回率.进一步地, 通过词模式嵌入, 将基于模式的方法与基于词嵌入的方法进行有效的融合.为了验证方法的有效性, 标注一个包含 12000 个汉语词语对的数据集.实验结果表明, 该词模式嵌入方法是有效的, F1值可以达到95.36%.
ISSN:0479-8023
DOI:10.13209/j.0479-8023.2018.055