作者：袁烨城; 刘海江; 裴韬; 高锡章空间关系识别自动机空间词汇依存关系语义知识
摘要：从自然语言文本（新闻报道、博客、论坛、社交网络等）中识别空间关系是大数据时代获取空间信息的重要手段之一。针对现有方法只考虑字词特征，识别过程容易产生匹配歧义的局限，本文提出了一种新的融入词法、句法等语义知识的空间关系识别方法。本方法设计了一个树形结构的抽取模式：树结点代表空间词汇类型，结点之间的关系代表词汇间的依存关系。其中，抽取模式可从标注语料中自主学习得到。模式匹配过程以空间词汇类型和句法依存关系作为硬性约束条件、以词汇语义相似度作为软性约束条件，将模式从树形结构转换成依存序列后，根据有限自动机原理实现匹配。实验结果表明，本方法的识别精度和召回率分别为86．67％和63．11％，与现有其他基于规则的方法相比，有2个优点：（1）模式学习过程无需人工干预；（2）融入了句法依存关系，可消除匹配歧义，提高了识别准确率。
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