基于Dropout正则化的汉语框架语义角色识别

• 作者: 李国臣 李济洪 杨耀文 王瑞波
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 汉语框架网络 语义角色识别 Dropout正则化
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信息抽取与文本挖掘
• 页码范围: 147-154
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7769字
• 语种: 中文

摘要

汉语框架语义角色识别是汉语框架语义分析的重要任务之一.该文基于汉语词语、词性等特征的分布式表示,使用一种多特征融合的神经网络结构来构建汉语框架语义角色识别模型.鉴于可用的训练语料规模有限,该文采用了Dropout正则化技术来改进神经网络的训练过程.实验结果表明,Dropout正则化的加入有效地缓解了模型的过拟合现象,使得模型的F值有了近7％的提高.该文选一步优化了学习率以及分布式表示的初始值,最终的汉语框架语义角色识别的F值达到70.54％,较原有的最优结果提升2％左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李济洪	山西大学软件学院	58	261	10.0	14.0
2	李国臣	太原工业学院计算机科学系	9	88	7.0	9.0
3	王瑞波	山西大学软件学院	23	179	7.0	13.0
7	杨耀文	山西大学数学科学学院	1	14	1.0	1.0