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基于依存语义注意力的词对上下位关系识别
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作者 徐小良 戴乾杰 方启明 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期33-38,共6页
针对现有上下位关系识别方法未能充分挖掘利用词对共现句中上下位关系语义的问题,提出一种基于依存语义注意力的词对上下位关系识别方法.利用词对共现句最短依存路径的路径向量训练Softmax分类器进行上下位关系识别,引入依存语义注意力... 针对现有上下位关系识别方法未能充分挖掘利用词对共现句中上下位关系语义的问题,提出一种基于依存语义注意力的词对上下位关系识别方法.利用词对共现句最短依存路径的路径向量训练Softmax分类器进行上下位关系识别,引入依存语义注意力机制,构建最短依存路径的注意力权重向量和路径评价函数,更细粒度挖掘和表示不同词和不同路径对上下位关系语义的不同贡献,从而更充分利用精细语义特征实现更准确的上下位关系识别.结果表明:相比HypeNet和NPM等代表性方法,本方法在中文和英文实验数据集上的识别准确率分别可提高2.0%和1.3%,且识别性能更稳定. 展开更多
关键词 上下位关系识别 注意力机制 语义特征 词向量 路径向量
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