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| 1 | 多特征融合的中文实体关系抽取研究显示文摘词性等特征在句子中扮演着重要的角色,往往能揭示命名实体之间的关系,而当前的实体关系抽取任务大多仅基于词向量进行,忽视了词性等对实体关系抽取任务有益的特征。因此,文章采用了一种多特征融合的方式进行中文实体关系抽取模型的训练,在以词向量作为输入单元的前提下融合了句子中词语的词性、距离实体对的位置、实体标注相关特征,并以双向长短期记忆网络结合注意力机制的模型进行了中文实体关系抽取的实验,实验结果表明,基于多特征融合的训练方式提升了中文实体关系抽取的效果。 | 孙康康 | 2019 | 无线互联科技2019，16，9： | 2 |
| 2 | 基于共现词映射的中英韩跨语种文档相似度计算显示文摘该文采用中英韩跨语种文本数据研究不同语种文档间相似度的计算方法。首先,通过共现词映射将某语种空间中的文档向量表示成另一语种空间中的文档向量;其次,利用潜在语义分析补充了不同语言间一词多义现象造成的向量缺失;最后,在具有等价语义信息的同一语种空间中计算了两个文档之间的余弦相似度。该文工作避开了外部词典和知识库,利用中英韩三个语种的对齐语料库,建立了不同语种词汇间的对应关系。结果表明,共现词映射对计算不同语种文档之间的相似度具有较大影响,对同语义的不同语种文档(即译文)的检索准确率达到95%,验证了该方法的有效性。 | 刘娇 崔荣一 赵亚慧 | 2018 | 中文信息学报2018，32，3： | 0 |
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