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基于TCRF的核心框架元素标注

王智强  刘海静  李双红  李茹  
【摘要】:本文基于TCRF(tree structured conditional random field)模型对汉语框架网(CFN)中的核心框架元素进行了自动标注研究。该方法抽取了依存树中父节点层面的特征,使得标注结果在词与词性层面特征的基础上有一定程度的改善。实验选用了CFN中"发明"框架下的句子库,在加入父节点相关特征的最优模板中,核心框架元素自动标注结果的准确率84.3%,召回率62.0%,F值71.5%。

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