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基于集成学习的英文语义识别方法研究与实现
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上传时间: 2021-01-12
详细说明：针对英文语义自动化识别的需求，文中对英文的语义角色标注方法进行了研究，通过引入集成学习算法，实现了英文语句中施事、受事、来源、目的等论元标签的识别。文中的集成学习算法使用Adaboost作为集成策略，集成学习中使用的学习器为回归树，其内部结构为二叉树，训练收敛速度快，具有良好的分类效率。为了验证算法的性能，在开放数据集ENTBv-1上进行了算法的性能测试。结果表明，算法对文中定义的不同英文组块具有不同的识别效率，其中对DNP、DP、PP、QP等的识别效果较为理想，准确率、召回率与F值均在95 %以上。模型的总体准确率可达到93.24 %，召回率90.83 %，F值92.02 %，能
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