公开(公告)号：CN103150405A

公开(公告)日：2013-06-12

申请号：CN201310108506.X

申请日：2013-03-29

Applicant: 苏州大学

Inventor： 钱龙华 ,  赵知纬 ,  周国栋

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本申请提供一种分类模型建模方法、中文跨文本指代消解方法和系统。其中一种分类模型建模方法，包括：获取训练文本集；从训练文本集中选取实体表述对；获取每个实体表述对的特征项；选取正训练实例和负训练实例，将每个正训练实例和每个负训练实例的特征项分别加载到支持向量机的建模工具中，得到分类模型。对于待识别文本集中的实体表述对，在提取特征项后，可以使用分类模型判断是否具有指代关系，然后合并具有指代关系的实体表述对，构成跨文本指代链，从而达到跨文本指代消解的目的。由于上述方案获取的语义特征可以充分利用各种外部语义资源，挖掘实体表述对所具有的实际含义，从而提高分类模型及跨文本指代消解系统的准确度。

公开(公告)号：CN103150405B

公开(公告)日：2014-12-10

申请号：CN201310108506.X

申请日：2013-03-29

Applicant: 苏州大学

Inventor： 钱龙华 ,  赵知纬 ,  周国栋

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本申请提供一种分类模型建模方法、中文跨文本指代消解方法和系统。其中一种分类模型建模方法，包括：获取训练文本集；从训练文本集中选取实体表述对；获取每个实体表述对的特征项；选取正训练实例和负训练实例，将每个正训练实例和每个负训练实例的特征项分别加载到支持向量机的建模工具中，得到分类模型。对于待识别文本集中的实体表述对，在提取特征项后，可以使用分类模型判断是否具有指代关系，然后合并具有指代关系的实体表述对，构成跨文本指代链，从而达到跨文本指代消解的目的。由于上述方案获取的语义特征可以充分利用各种外部语义资源，挖掘实体表述对所具有的实际含义，从而提高分类模型及跨文本指代消解系统的准确度。