基于双向LSTM的维吾尔语事件因果关系抽取

• 作者: 冯冠军 周兴发 李圃 田生伟 禹龙 艾山·吾买尔
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 语言信号处理 事件因果关系 维吾尔语 双向LSTM 词嵌入 批样规范化
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 200-208
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 9818字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT170402

摘要

针对传统方法不能有效抽取维吾尔语事件因果关系的问题,该文提出一种基于双向LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的维吾尔语事件因果关系抽取方法.通过对维吾尔语语言以及事件因果关系特点的研究,提取出10项基于事件内部结构信息的特征;同时为充分利用事件语义信息,引入词嵌入作为BiLSTM的输入,提取事件句隐含的深层语义特征并利用批样规范化(Batch Normalization,BN)算法加速BiLSTM的收敛;最后融合这两类特征作为softmax分类器的输入进而完成维吾尔语事件因果关系抽取.实验结果表明,该方法用于维吾尔语事件因果关系的抽取准确率为89.19％,召回率为83.19％,F值为86.09％,证明了该文提出的方法在维吾尔语事件因果关系抽取上的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	禹龙	新疆大学网络中心	82	301	9.0	13.0
2	艾山·吾买尔	新疆大学信息科学与工程学院	66	292	10.0	14.0
3	李圃	新疆大学语言学院	22	75	5.0	8.0
4	田生伟	新疆大学软件学院	101	343	9.0	13.0
5	冯冠军	新疆大学人文学院	15	46	4.0	6.0
6	周兴发	新疆大学软件学院	2	15	2.0	2.0