《表5 在WebQuestions数据集上的C组实验》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于桥连接的词典学习方法的语义解析》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

我们在最终的系统中使用了新的特征模板lemmaAndBinary和获取核心词汇的策略，并与基准系统在测试集上进行对比实验，在基准系统中，我们开启了桥连接功能，并选择使用了lemmaAndBridge特征模板，在我们的系统中，我们使用了lemmaAndBinary特征，并同时使用基于投票机制的核心词典获取方法，设置实验再次测试这两种策略带来的效果。在两个数据集上的结果如表5和表6所示。从结果中我们可以看到，基于桥连接的词典学习方法在使用lemmaAndBinary特征模板和基于投票机制的核心词典获取的情况下，比桥连接方法更有效。更重要的是，我们的方法能够学习到新的词汇，可提供后续分析和使用。表7展示了几个我们新学习到的词汇。这些词汇都是原始词典中不存在的词汇，而是在训练过程中，基于桥连接方法，自动引入的词汇，并加以学习而得来的，我们可以看到这些词汇也符合我们的直觉，是我们所需要的，有了这些新词汇，能够有效提高语义解析器的性能。