基于循环神经网络的语义完整性分析

• 作者: 刘京麦野 刘新 孙道秋 郭炳元
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 语义完整性 语义分析 序列标注 循环神经网络 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 203-208
• 页数: 6页
• 字数: 5295字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007085

摘要

本文提出了一种基于循环神经网络的语义完整性分析方法,通过判断句子是否语义完整,将长文本切分成多个语义完整句.首先,对文本进行分词,映射为相应的词向量并进行标注,然后将词向量和标注信息通过循环窗口和欠采样方法处理后,作为循环神经网络的输入,经过训练最后得到模型.实验结果表明,该方法可以达到91.61％ 的准确率,为主观题自动评分工作提供了基础,同时对语义分析、问答系统和机器翻译等研究有一定的帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘新	湘潭大学信息工程学院	38	204	8.0	12.0
2	郭炳元	湘潭大学信息工程学院	3	7	2.0	2.0
3	刘京麦野	湘潭大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0
4	孙道秋	湘潭大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0