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为解决基于模式的方法发现语义类时召回率和精确率低的问题，提出了一种基于软模式的语义类发现方法，该方法首先利用bootsrapping方法获得传统的模式，即硬模式，然后再扩展生成软模式，最后通过计算待测模式的分值实现软模式的模糊匹配，从而完成语义类的发现．在人民日报语料上测试最低召回率可达到60．1％．表明由于软模式可以包含丰富的信息，形式更加灵活，而且可进行模糊匹配，在保证系统高召回率方面表现良好．