基于组合神经网络的语义省略"的"字结构识别

• 作者: 侍冰清 史胜旺 周俊生 徐戈 戴茹冰 曲维光 李斌 顾彦慧
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 神经网络 "的"字结构 语义省略
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 专题报道: 文本大数据分析与语义理解
• 页码范围: 75-83
• 页数: 9页
• 字数: 7634字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2018.058

摘要

针对语义省略"的"字结构识别任务, 提出一种基于组合神经网络的识别方法.利用词语和词性, 通过双向 LSTM (long short-term memory)神经网络, 学习"的"字结构深层次的语义语法表示.通过 Max-pooling层和基于 GRU (gated recurrent unit)的多注意力层, 捕获"的"字结构的省略特征, 完成语义省略"的"字结构识别任务.实验结果表明, 所提模型在 CTB8.0 (Chinese Treebank 8.0)语料中, 能够有效地识别语义省略的"的"字结构, F1 值达到96.67%.