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基于组合神经网络的语义省略“的”字结构识别 被引量：1
1
作者 侍冰清 戴茹冰 +5 位作者 曲维光 顾彦慧 周俊生 李斌 徐戈 史胜旺 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期75-83,共9页
针对语义省略"的"字结构识别任务,提出一种基于组合神经网络的识别方法。利用词语和词性,通过双向LSTM (long short-term memory)神经网络,学习"的"字结构深层次的语义语法表示。通过Max-pooling层和基于GRU (gated... 针对语义省略"的"字结构识别任务,提出一种基于组合神经网络的识别方法。利用词语和词性,通过双向LSTM (long short-term memory)神经网络,学习"的"字结构深层次的语义语法表示。通过Max-pooling层和基于GRU (gatedrecurrentunit)的多注意力层,捕获"的"字结构的省略特征,完成语义省略"的"字结构识别任务。实验结果表明,所提模型在CTB8.0 (ChineseTreebank 8.0)语料中,能够有效地识别语义省略的"的"字结构, F1值达到96.67%。 展开更多
关键词 神经网络 “的”字结构 语义省略
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