基于张量递归神经网络的英文语义关系分类方法研究

• 作者: 周佳逸
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 张量 神经网络 语义关系分类
• 年，卷（期）: xdjsjzxk_2015,（4）
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP18

摘要

语义关系分类作为当前语义技术的一个基础领域,获得广泛的关注。提出基于张量空间的递归神经网络算法,利用张量（向量-矩阵对）表示单词,获得更准确的语义分类结果。通过无监督的结构化方式训练模型,大大简便分类过程,舍弃了人工手动标注。实验表明,该算法可以有效识别语义关系,比传统算法性能提高5%以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周佳逸	上海海事大学信息工程学院	2	4	1.0	2.0