基于广义话题理论的话题句识别

发布时间：2018-11-06 17:07

【摘要】：汉语标点句句首话题缺失是机器翻译、信息抽取准确率不高的原因之一。该文从广义话题理论出发,根据汉语话题结构的特点,提出标点句的话题句识别研究方案,包括两个阶段性任务:单个标点句的话题句识别和序列标点句的话题句序列构建。识别出标点句的话题句也就找到了标点句句首缺失的话题。该文解决单个标点句的话题句识别任务,主要采用语义泛化和编辑距离两种手段。实验中开放测试的准确率比基线高出12.51个百分点。该结果说明,运用广义话题理论进行单个标点句的话题句识别可产生明显的效果。
[Abstract]:The lack of the first topic in punctuation sentences is one of the reasons why the accuracy of information extraction is not high in machine translation. Based on the generalized topic theory and the characteristics of Chinese topic structure, this paper puts forward a research project of topic sentence recognition of punctuation sentence, which includes two tasks: topic sentence recognition of single punctuation sentence and topic sentence sequence construction of sequential punctuation sentence. Identify the topic sentence of punctuation sentence and find the topic missing at the beginning of punctuation sentence. This paper deals with the topic sentence recognition of a single punctuation sentence, mainly by semantic generalization and editing distance. The accuracy of the open test in the experiment was 12.51 percentage points higher than the baseline. The result shows that using the generalized topic theory to identify single punctuation sentence can produce obvious effect.
【作者单位】： 北京工业大学计算机学院;北京信息科技大学计算机学院;北京语言大学信息科学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60872121,60873013) 北京信息科技大学校基金资助项目(J0725019)
【分类号】：H146

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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