【摘 要】
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现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中
【机 构】
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中国科学院软件研究所中文信息处理实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61433015,61572477)
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现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语-二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(Web Questions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明
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