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摘要:
事件同指消解是自然语言处理中一个具有挑战性的任务,它在事件抽取、问答系统和阅读理解中具有重要作用.针对事件的语义信息主要由触发词和论元表示这一个特点,该文将事件进行结构化表示并输入一个基于门控和注意力机制的模型GAN-SR(gated attention network with structured representation),在文档内进行中文事件同指消解.首先,该模型采用语义角色标注和依存句法分析技术对事件句进行浅层语义分析,抽取事件句信息并表示为一个事件五元组.其次,将各种事件信息输入GRU进行编码,然后使用多头注意力机制挖掘事件句和事件对之间的重要特征.在ACE2005中文语料库上的实验表明,GAN-SR的性能优于目前性能最好的基准系统.
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文献信息
篇名 基于结构化表示的中文事件同指消解方法
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 中文事件同指消解 结构化表示 注意力机制
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 语言分析与计算
研究方向 页码范围 19-27
页数 9页 分类号 TP391
字数 8290字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李培峰 苏州大学计算机科学与技术学院 138 995 16.0 24.0
2 程昊熠 苏州大学计算机科学与技术学院 2 0 0.0 0.0
3 宦敏 苏州大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
中文事件同指消解
结构化表示
注意力机制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
5
总被引数(次)
45413
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导