【摘 要】
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针对英文语义自动化识别的需求,文中对英文的语义角色标注方法进行了研究,通过引入集成学习算法,实现了英文语句中施事、受事、来源、目的等论元标签的识别。文中的集成学习
【基金项目】
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陕西省社科基金(2018M30)
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针对英文语义自动化识别的需求,文中对英文的语义角色标注方法进行了研究,通过引入集成学习算法,实现了英文语句中施事、受事、来源、目的等论元标签的识别。文中的集成学习算法使用Adaboost作为集成策略,集成学习中使用的学习器为回归树,其内部结构为二叉树,训练收敛速度快,具有良好的分类效率。为了验证算法的性能,在开放数据集ENTBv-1上进行了算法的性能测试。结果表明,算法对文中定义的不同英文组块具有不同的识别效率,其中对DNP、DP、PP、QP等的识别效果较为理想,准确率、召回率与F值均在95%以上。模型的
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