【摘 要】
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本文提出一种基于语言现象的文本蕴涵识别方法，该方法建立了一个语言现象识别和整体推理判断的联合分类模型，目的是对两个高度相关的任务进行统一学习，避免管道模型的错误传
【机 构】
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广东外语外贸大学语言工程与计算实验室,广东省广州市510006
【出 处】
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第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD
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本文提出一种基于语言现象的文本蕴涵识别方法，该方法建立了一个语言现象识别和整体推理判断的联合分类模型，目的是对两个高度相关的任务进行统一学习，避免管道模型的错误传播问题并提升系统精度。针对语言现象识别，设计了22个专用特征和20个通用特征；为提高随机森林的泛化能力，提出一种基于特征选择的随机森林生成算法。实验结果表明，基于随机森林的联合分类模型能够有效识别语言现象和总体蕴涵关系。
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