基于转移的神经网络哈萨克语句法分析

• 作者: 古丽拉·阿东别克 白雅雯
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 句法分析 转移方法 长短期记忆网络(LSTM)
• 年，卷（期）: 2019,（24）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 159-163
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5048字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1808-0385

摘要

为了进一步提高哈萨克语句法分析的准确率,为哈萨克语自然语言处理奠定良好基础,对基于转移的哈萨克语句法分析进行研究,采用改进后的基于转移的方法对句法树进行处理,即中序遍历句法树的方法将句法树转换为动作序列.使用神经网络构建句法分析器框架,分别使用三个长短期记忆网络(LSTM)表示堆栈信息、缓冲区信息以及动作历史信息对模型进行训练,根据所得到的概率预测动作序列,从而得到句法分析的结果.改进后的转移方法得到的句法分析准确率为74.37%.