[发明专利]一种基于半监督学习的汉语并列结构自动识别方法在审
| 申请号： | 202110026618.5 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112651241A | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 邵玉;杨丹;龙华;杜庆治;张海玲;杨陈菊 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/242;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙) 53215 | 代理人： | 王鹏飞 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于半监督学习的汉语并列结构自动识别方法，语料识别技术领域。首先，根据并列结构的外部特征和内部成分的语义相似性，在CRF模型中融入词语长度、是否连接词、同义词编码三个语言学特征，考察不同语言学特征及其组合对并列结构的识别效果的影响；其次，利用大量未标注语料训练词向量，再将训练出的连续的词向量转化为离散高维的适合线性CRF的表达，此种表达即作为无监督特征融入到CRF模型中，考察不同无监督特征及其组合的识别效果。最后，将语言学特征与无监督特征作不同的组合实验，考察两种类型特征的共同作用是否会对识别效果产生更大的影响。本发明提取的无监督特征能有效应用于并列结构的识别中，提高了模型识别的F值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 汉语 并列 结构 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
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