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定义抽取是从非结构化文本中自动识别定义句的任务，定义抽取问题可建模为句子中术语及相应定义的序列标注问题，并利用标注结果完成抽取任务。针对传统的定义抽取方法在抽取定义特征过程中费时且容易造成错误

样本标签的完整性对于有监督学习问题的分类精度有着显著影响，然而在现实数据中，由于标注过程的随机性和标注人员的不专业性等因素，数据标签不可避免地会受到噪声污染，即样本的观测标签不冋于真实标签。为降低

目前壮语智能信息处理研究处于起步阶段，缺乏自动词性标注方法。针对壮语标注语料匮乏、人工标注费时费力而机器

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