發(fā)布時(shí)間：2018-11-17 18:44

【摘要】：通過分析中文話題型微博的文本特點(diǎn)以及人稱代詞的分布特征,指出該類微博是一種特殊的多人會話文本,其人稱代詞具有詞型較少、各類人稱代詞使用比重差異較大、用法不規(guī)范、常出現(xiàn)泛指與外指等特點(diǎn),并依據(jù)這些特點(diǎn),提出去偽、特殊命名實(shí)體提取、建立話題語用表單、多層面語言信息提取等策略,以及相應(yīng)的消解方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法可取得較好的效果。
[Abstract]:By analyzing the text characteristics of Chinese topic type Weibo and the distribution of personal pronouns, it is pointed out that this kind of Weibo is a special multi-person conversational text, and its personal pronouns have fewer word types and different proportion of personal pronouns. According to these characteristics, such as removing false, extracting special named entity, establishing topic pragmatic form, extracting multi-level language information, and so on, and the corresponding methods of resolution are put forward. The experimental results show that the method can achieve good results.
【作者單位】： 中國傳媒大學(xué)文學(xué)院;國家語言資源監(jiān)測與研究中心有聲媒體中心;
【分類號】：H136

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前9條

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相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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本文編號：2338726