%0 Journal Article
%A 牛少彰
%A 谭咏梅
%A 王敏达
%T 使用有序词语移动距离特征进行中文文本蕴含识别
%D 2017
%R 10.13190/j.jbupt.2016-221
%J 北京邮电大学学报
%P 123-128
%V 40
%N 5
%X 提出了一种基于有序词语移动距离的中文文本蕴含识别方法，该方法基于word2vec词向量计算有序词语移动距离特征，进而利用有序词语移动距离特征和传统语言学特征通过支持向量机生成分类模型，然后使用分类模型进行蕴含识别，最终得到蕴含结果.该方法在RITE-VAL评测任务的CS数据上的MacroF1为0.629，超过RITE-VAL的最优评测结果（BUPTTeam，0.615）.实验结果表明，该方法可以提升中文文本蕴含识别系统的性能.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2016-221