| 注册
首页|期刊导航|北京大学学报(自然科学版)|基于词模式嵌入的词语上下位关系分类

基于词模式嵌入的词语上下位关系分类

孙佳伟 李正华 陈文亮 张民

北京大学学报(自然科学版)2019,Vol.55Issue(1):1-7,7.
北京大学学报(自然科学版)2019,Vol.55Issue(1):1-7,7.DOI:10.13209/j.0479-8023.2018.055

基于词模式嵌入的词语上下位关系分类

Hypernym Relation Classification Based on Word Pattern

孙佳伟 1李正华 1陈文亮 1张民1

作者信息

  • 1. 苏州大学计算机科学与技术学院, 苏州 215006
  • 折叠

摘要

Abstract

The authors propose a hypernym relation classification method based on word pattern, which can effectively alleviate the sparsity problem suffered by the traditional path-based method. Furthermore, this paper makes an effective combination of the path-based method and the distributional method via word pattern embedding. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, the authors manually annotated a Chinese hypernym dataset containing 12000 word pairs. The experimental results show that the proposed word pattern embedding approach is effective and can achieve an F1 score of 95.36%.

关键词

上下位关系分类/词模式/词嵌入/词模式嵌入

Key words

hypernym relation classification/word pattern/word embedding/word pattern embedding

引用本文复制引用

孙佳伟,李正华,陈文亮,张民..基于词模式嵌入的词语上下位关系分类[J].北京大学学报(自然科学版),2019,55(1):1-7,7.

基金项目

国家自然科学基金(61876116, 61673289)和江苏省高校自然科学研究重大项目(16KJA520001)资助 (61876116, 61673289)

北京大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

0479-8023

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文