《表A2具体缺陷文本的依存句法分析训练语料格式》

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《基于依存句法分析的电力设备缺陷文本信息精确辨识方法》

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注：上表中下划线“＿”代表没有用到此类特征信息

从附录B表B2中2条实际缺陷文本的匹配结果可见，对于只包含一种缺陷情况的文本，本文方法相较于时间动态规划法以及2种相似度计算方法，可得到更准确的标准缺陷描述，而简单树匹配算法无法找到相似度高于0.6的标准文本；对于包含多种缺陷情况的文本，如果不进行切分重构，得到的仅是描述一种缺陷情况的单条标准文本，语义的准确性较低。结合表B2与图B5可见，本文方法耗时接近于匹配速度最快的简单树匹配算法，同时信息辨识准确性优于其他方法。