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針對使用規則和機器學習方法判別句間關系時出現因機器學習多次迭代而導致規則權值削弱現象，進而導致判別正確率偏低的問題，提出了在規則和機器學習相結合過程中對導入的明顯規則特征進行加強處理的方法。首先，抽取依存詞匯、語義、句子結構等具有明顯規則的特有特征；然后，基于一些句間關系指示詞提取普適的特征；其次，將特征寫入待輸入的數據向量，并且增加一維向量用來存儲出現的明顯規則特征；最后，運用LIBSVM模型結合規則和機器學習進行實驗。實驗結果表明，加強后的實驗正確率較之加強前平均提高了兩個百分點，各句間關系準確率、召回率、F1值整體上都取得了較好的結果，平均值達到了82. 02%、88. 95%、84. 76%。實驗思路和方法對研究句子間聯系緊密度具有重要價值。
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