基于决策树的中文对话省略句判别

摘要

省略句的判别是省略恢复的前序工作，在中文对话及问符系统中广泛存存着省略的现象，省略句判别的准确与否直接关系到省略恢复的结果，因此对省略句的判别则尤为重要。本文给出一种采用决策树分类算法进行中文对话中的省略句判别的方法，采用手工收集的访谈类对话和TREC2004-2007的部分翻译句子为语料，选取了6个特征作为决策树分类器的条件属性，以完全利用规则实现的省略句判别方法作为baseline，本文的方法得到了较好的效果。实验结果显示，对省略句判别的准确率为97.4％，F指数为84.1％。