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零形式識別與填充是在語篇上下文中為句中缺失的語義角色尋找填充項(xiàng)，然而采用分類思想預(yù)測集合中正確瑱充項(xiàng)的方法制約了零形式瑱充的性能。針對該冋颕，結(jié)合啟發(fā)式規(guī)則與決策樹算法識別岀需要填充內(nèi)容的零形式，將上下文中填充過框架元素的內(nèi)容構(gòu)成候選語集合，并通過改進(jìn)的 SMOTE算法對少數(shù)類樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展，解決了候選語集合數(shù)據(jù)的非平衡問題。在此基礎(chǔ)上，借助漢語框孆知識庫提取語義相似性特征，利用框架元素間的映射關(guān)系提升零形式填充效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在數(shù)對填充樣本的非平衡性進(jìn)行處理，可使最終的F值提高約12%。
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