摘要在汉语一体化依存分析中,如何利用分词、词性标注和句法分析的中间结果作为分析特征成为核心问题,也是三个任务相互制约协调、共同提高性能的关键所在。目前无论基于特征工程的方法还是基于深度学习的方法尚无法充分利用分析过程中依存子树的完整信息,而依存子树作为中间结果的主要成分对三个任务的后续分析具有重要的指导意义。该文在基于转移的依存分析框架下,提出Stack-Tree LSTM依存子树编码方法,通过对分析栈中所有依存子树的有效建模,获取任意时刻的依存子树的完整信息作为特征参与转移动作决策。利用该编码方式提出词性特征使用方法,融合N-gram特征构建汉语一体化依存分析神经网络模型。最后在宾州汉语树库上进行了验证实验,并与已有方法进行了比较。实验结果显示: 该文提出的模型在分词、词性标注和依存分析任务上的性能非常接近特征工程最好的结果,并且均超过已有的一体化依存分析神经网络模型。
PDF全文下载地址:
http://jcip.cipsc.org.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=2693
删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)
采用Stack-Tree LSTM的汉语一体化依存分析模型
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
相关话题/汉语 信息 实验 工程 特征
领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
优惠券领取后72小时内有效，10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材，产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频，无论您是考研复习、考证刷题，还是考前冲刺等，不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...考试优惠券 本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19融合反问特征的卷积神经网络的中文反问句识别
摘要反问是一种带有强烈情感色彩的表达方式,对其进行自动识别将提升隐式情感分析的整体效率。针对汉语反问句识别问题,该文分析了反问句的句式特点,将反问句的句式结构融入到卷积神级网络的构建中,提出一种融合句式结构的卷积神经网络的反问句识别方法。首先利用置信度大于70%的反问句的特征词、序列模式,对大规模未 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于古汉语语料的新词发现方法
摘要新词发现,作为自然语言处理的基本任务,是用计算方法研究中国古代文学必不可少的一步。该文提出一种基于古汉语料的新词识别方法,称为AP-LSTM-CRF算法。该算法分为三个步骤。第一步,基于ApacheSpark分布式并行计算框架实现的并行化的Apriori改进算法,能够高效地从大规模原始语料中产生 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02融合深度匹配特征的答案选择模型
摘要答案选择是自动问答系统中的关键任务之一,其主要目的是根据问题与候选答案的相似性对候选答案进行排序,并选择出相关性较高的答案返回给用户。可将其看作成一个文本对的匹配问题。该文利用词向量、双向LSTM、2D神经网络等深度学习模型对问题—答案对的语义匹配特征进行了提取,并将其与传统NLP特征相结合,提 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于多特征融合编码的神经网络依存句法分析模型
摘要在基于神经网络的依存句法分析中,对分析栈和决策层信息的表示和利用依然有值得深入研究的空间。针对分析栈的表示,已有工作并没有对单棵依存子树独立编码的表示,导致无法利用各个依存子树的局部特征;也没有对生成的依存弧序列进行编码,导致无法利用依存弧的全局信息。针对决策层的表示,已有工作利用MLP预测转移 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02多特征融合的汉越双语新闻摘要方法
摘要为了获取同一事件的汉越双语新闻的自动摘要,该文提出了一种多特征融合的汉越双语新闻摘要方法。关于同一事件的新闻文本,其句子间具有一定的关联关系,利用这些关联关系有助于生成摘要。根据该思想,首先计算句子间的新闻要素共现程度及句子间的相似度;然后将这两种特征融入句子无向图,并利用图排序算法对句子进行排 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02面向任务口语对话系统中不含槽信息话语的端到端对话控制
摘要端到端(end-to-end)模型因其能有效避免传统管道式设计存在的错误传递与累积问题,成为了近年来口语对话系统(spokendialoguesystem,SDS)的研究热点。在面向任务SDS的end-to-end对话控制中,处理携带任务领域语义信息(槽信息)的话语可以结合命名实体识别、数据库查 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于深度层次特征的阅读理解模型
摘要对于面向真实场景的中文机器阅读,理解文本所呈现的复杂信息至关重要。针对多篇章的连续答案片段型中文机器阅读任务,该文提出一种基于深度层次特征的模型,来提取细节、片段、全文三个层次的深度特征,从而多角度把握篇章包含的信息。在该模型中,词语经过词向量表示后,经过循环(recurrent)层编码后得到细 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于小波分析的特征提取文本分类方法研究
摘要该文提出了基于小波分析的文本特征提取方法,对传统TF-IDF向量空间模型下的特征向量进行了该文的小波变换、逆小波变换。使用KNN分类方法检验这两空间下的文本分类准确率。实验结果表明,该文的小波变换方法在减少了TF-IDF向量空间模型近一半的维度下在各种实验条件中都能和向量空间模型保持一致的分类准 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于BiLSTM-CRF模型的汉语否定信息识别
摘要否定信息识别是将自然语言中的肯定信息与否定信息分离,它对信息检索、文本挖掘、情感分析等都有重要作用。该文主要对汉语否定信息中的触发词识别和覆盖域识别进行研究,采用双向长短期记忆网络结合条件随机场(BiLSTM-CRF)为模型,预训练的词向量为输入特征对触发词进行识别,在此基础上添加已知触发词特征 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02一种基于数据重构和富特征的神经网络机器阅读理解模型
摘要该文描述了ZWYC团队在“2018机器阅读理解技术竞赛”上提出的机器理解模型。所提出模型将机器阅读理解问题建模成连续文本片段抽取问题,提出基于富语义特征的神经交互网络模型。为了充分使用答案标注信息,模型首先对数据进行细致的重构,让人工标注的多个答案信息都能融合到数据中。通过特征工程,对每个词构建 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02
