基于Deep Learning的代词指代消解

• 作者: 周国栋 奚雪峰
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 代词消解 深度学习 深层语义特征
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 100-110
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 10251字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2014.011

摘要

针对指代消解一直是自然语言处理中的核心问题,提出一种利用DBN (deep belief nets)模型的Deep Learning学习机制进行基于语义特征的指代消解方法.DBN模型由多层无监督的RBM (restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP (back-propagation)网络组成,RBM网络确保特征向量映射达到最优,最后一层BP网络可以对RBM网络的输出特征向量进行分类,从而训练指代消解分类器.在ACE04英文语料及ACE05中文语料上进行测试,实验结果表明,增加RBM训练层数可以提高系统性能.此外,引入对特征集合的抽象分层因素,也对系统性能的提升产生积极作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国栋	苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室	138	1425	22.0	32.0
2	奚雪峰	苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室	47	200	8.0	12.0