摘要结合对维吾尔语语言的特点分析,该文提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNNs)联合长短期记忆网络(long-short term memory,LSTM)实现的维吾尔语文本突发事件识别方法。该方法提取突发事件包含六大特征块,并在特征集中引入富含词汇语义及上下文位置关系的Word Embedding,利用DCNNs对黏着性语言特征抽象化的学习能力抽取事件句中的高阶局部特征,以此作为LSTM网络的输入,利用其对于事件句中抽象含义序列关系的捕获特性获取全局特征,训练 Softmax分类器完成维吾尔语突发事件的识别任务。该方法在维吾尔语突发事件识别中的准确率达到80.60%,召回率81.39%,F值80.99%。实验结果表明,与不同层数的DCNNs和独立的LSTM网络相比,DCNNs-LSTM模型更具备挖掘隐含上下文深层语义信息的能力,对Word Embedding特征项的引入有效地提高了模型识别性能。
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基于DCNNs-LSTM模型的维吾尔语突发事件识别研究
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
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