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針對使用規(guī)則和機器學習方法判別句間關系時出現(xiàn)因機器學習多次迭代而導致規(guī)則權值削弱現(xiàn)象，進而導致判別正確率偏低的問題，提出了在規(guī)則和機器學習相結合過程中對導入的明顯規(guī)則特征進行加強處理的方法。首先，抽取依存詞匯、語義、句子結構等具有明顯規(guī)則的特有特征；然后，基于一些句間關系指示詞提取普適的特征；其次，將特征寫入待輸入的數(shù)據(jù)向量，并且增加一維向量用來存儲出現(xiàn)的明顯規(guī)則特征；最后，運用LIBSVM模型結合規(guī)則和機器學習進行實驗。實驗結果表明，加強后的實驗正確率較之加強前平均提高了兩個百分點，各句間關系準確率、召回率、F1值整體上都取得了較好的結果，平均值達到了82. 02%、88. 95%、84. 76%。實驗思路和方法對研究句子間聯(lián)系緊密度具有重要價值。
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