查询结果:   涂锦宇,朱敏.基于依存语法的祈使句分类研究[J].计算机应用与软件,2019,36(2):279 - 283,322.
中文标题
基于依存语法的祈使句分类研究
发表栏目
算法
摘要点击数
38
英文标题
IMPERATIVE SENTENCE CLASSIFICATION BASED ON DEPENDENCY PARSING
作 者
涂锦宇 朱敏 Tu Jinyu Zhu Min
作者单位
华东师范大学计算机科学与软件工程学院计算中心 上海 200062     
英文单位
Computer Center, School of Computer Science and Software Engineering, East China Normal University, Shanghai 200062, China     
关键词
依存语法 特征提取 类别特征 短文本分类 词向量
Keywords
Dependency parsing Feature extraction Category feature Short text classification Word vector
基金项目
作者资料
涂锦宇,硕士生,主研领域:智能计算与智能系统。朱敏,教授级高工。 。
文章摘要
针对人机交互中最为常见的祈使句语句,结合汉语祈使句依存语法的特征,提出一种基于核心词语义的祈使句分类方法。它利用依存语法提取祈使句中具有语义特征的核心词,再利用Word2Vec将词分布式表示。用核心词的词向量计算该祈使句和类别之间的相似度,从而实现为祈使句分类。实验结果表明,利用依存语法的特征提取方法,结合将核心词组合表示为词向量后进行分类,在57个类别的分类结果中有92.64%的正确率。
Abstract
Combining the characteristic that Chinese imperative sentences depend on grammar, this paper proposed an imperative sentence classification method based on keyword-semantics for the most common imperative sentences in human-computer interaction. Dependency parsing was used to extract core words with semantic features in imperative sentences. Word2Vec was deployed to distribute the word. The similarity between the imperative sentence and its category was calculated by using the word vector of the core words so that the imperative sentences were classified. The experimental results turn out, when we use the feature extraction method of dependency grammar and express core words as word vectors, the accuracy of 92.64% is achieved in the 57 categories.
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文  章  标  题
作者1
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2016
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2016
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2016
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2016
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2016
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2016
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2016
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2016
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2016
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基于关系型发散的黎曼流形分类图像识别
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2015
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2015
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基于多域特征提取和决策层融合的人脸识别
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正则化双阶线性稀疏编码在人脸识别中的应用
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2014
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[摘要]
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基于双向2DLDA与LDA相结合的SAR目标识别算法
杨佐龙
算法
2014
11
279
[摘要]
145
基于乐纹特征和倒排索引的音乐检索系统
俞鹏飞
应用技术与研究
2014
10
45
[摘要]
146
融合约束采样和面部对齐的稀疏表示人脸识别
刘晓飞
人工智能与识别
2014
10
192
[摘要]
147
基于多Agent的情感ICAI系统的研究
谢文秀
应用技术与研究
2014
1
65
[摘要]
148
基于观点挖掘的产品特征提取
刘羽
应用技术与研究
2014
1
81
[摘要]
149
结合时-频纹理特征的随机森林分类器应用于鸟声识别
陈莎莎
人工智能与识别
2014
1
154
[摘要]
150
基于脚步声的身份识别
张瑞兴
人工智能与识别
2014
1
162
[摘要]