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中心词抽取项目总结

英文 NLP 组. 中心词抽取项目总结. 目录. 2. asc irm-saa 部门 08 年终总结. 项目背景 项目目标 项目成员 项目日程 解决方案 性能评测 DEMO & Wiki 应用情况 致谢 分享. 项目背景. 中心词的定义 Example ： "store unit with mirror" -[store unit]_NP with [mirror]_NP (NP: Noun Phrase) -Key NP phrase of the sentence: store unit

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中心词抽取项目总结

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Presentation Transcript

  1. 英文NLP组 中心词抽取项目总结

  2. 目录 2 asc irm-saa 部门 08 年终总结 项目背景 项目目标 项目成员 项目日程 解决方案 性能评测 DEMO & Wiki 应用情况 致谢 分享

  3. 项目背景 中心词的定义 Example： "store unit with mirror" -[store unit]_NP with [mirror]_NP (NP: Noun Phrase) -Key NP phrase of the sentence: store unit -Key word of the sentence: unit 项目最初的需求主要来以下两方面 在国际站相关性项目中，需要用到Offer中Subject的中心词信息 在国际站产品组的Query分析中，需要Query的中心词信息 3 asc irm-saa 部门 08 年终总结

  4. 项目目标 给定一个Query或者一个Offer的Subject，输出Query或者Subject的中心词 提供便利的编程接口 4 asc irm-saa 部门 08 年终总结

  5. 项目成员 • 项目经理 • 林锋 • 项目成员 • 郭家清，康战辉，来夏莹(实习生) • 产品经理 • Cindy，Rachel

  6. 项目日程

  7. 解决方案（1） Subject POS Tagging Chunking 中心NP抽取 NP抽取 规则 中心词抽取规则 中心词抽取 系统工作流程 • 对Subject进行POS Tagging和Chunking • 根据Chunking的结果统计出Subject的构成模式，以及NP的构成模式 • 对每种Subject的构成模式，制定规则抽出中心词所在的NP • 对每种NP的构成模式，制定规则从NP中抽取出中心词

  8. 解决方案（2）：中心NP抽取规则

  9. 解决方案（3）：在NP中抽取中心词规则

  10. 性能评测 准确率评测 评测语料：手工标注300条语料 性能评测 评测语料：147万条offer的Subject ( 34.8M / 1,476,327 Sentences / 5,429,094 Words ) 测试环境： kbs10(Xeon 5405*2/4G RAM/750G SATA*2) 测试结果：Total: 242s, Speed: 0.164ms/Sentence, Memory: 28M 10 asc irm-saa 部门 08 年终总结

  11. Demo & Wiki DEMO: http://kbs10.asc.cnz.alimama.com/kwe.php Wiki: http://asc.alibaba-inc.com/wiki/index.php/KeyWordExtraction 11 asc irm-saa 部门 08 年终总结

  12. 应用情况 目前应用于 B2B国际站相关性 IPX项目（ Offer信息点抽取） English Query Rewrite B2B英文知识库 …… 将应用于 Smart Query System 替代Prisma抽取短句的主题词 12 asc irm-saa 部门 08 年终总结

  13. 致谢 • 产品组的Cindy，Rachel • 相关性组的欧文武，曹俊辉，金华兴 • 英文NLP组的全体成员

  14. 分享 • 郭家清 • 康战辉 • ……

  15. 15 asc irm-saa 部门 08 年终总结 Thanks! Q & A

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