开放域上基于深度语义计算的复述模板获取方法
利用实体关系从网络大规模单语语料获取复述模板的方法可以规避对单语平行语料或可比语料的依赖,但是后期需要人工对有语义差异的关系模板分类后获取复述模板.针对这一遗留问题,本文提出基于深度语义计算的复述模板自动获取方法,首先设计基于统计特征的模板裁剪方法从非复述语料中获取高质量的关系模板,然后设计基于深度语义计算的关系模板聚类方法获取高精度的复述模板.我们在4类实体关系数据上的实验结果表明,本文所提方法实现了关系模板的自动获取与自动聚类,可以获得语义相近度更高、表现形式多样的复述模板.
深度语义计算 复述模板 自动聚类 开放域
刘明童 张玉洁 徐金安 陈钰枫
北京交通大学 计算机与信息技术学院,北京 100044
国内会议
第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会
南京
中文
1-9
2017-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）