【摘 要】
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文本内容通常包含多个侧面,全面地识别这些内容侧面对自然语言处理有重要地意义。传统的统计方法使用简单特征难以识别出所有的内容侧面。以自动摘要为例,传统的抽取式方法多
【机 构】
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北京大学计算语言学教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60875042 90920011）, 国家社会科学基金资助项目（10CYY023）
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文本内容通常包含多个侧面,全面地识别这些内容侧面对自然语言处理有重要地意义。传统的统计方法使用简单特征难以识别出所有的内容侧面。以自动摘要为例,传统的抽取式方法多以词频为主要特征,一些重要的句子常因重复度不高被舍弃。要想全面地覆盖原始文本的重要信息,就要识别出文本描述的内容侧面。该文以框架语义学为指导,使用FrameNet语料库作为知识库,综合多种特征来标注文本描述的框架,在此基础上识别文本所包含的内容侧面。该方法在新闻语料上取得了较好地结果,达到了61%的正确率。
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