关系词非充盈态复句的特征融合CNN关系识别方法

• 作者: 曹元 杨进才 汪燕燕 胡金柱
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 关系词非充盈态 复句语义关系 关系词 特征融合 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 224-229
• 页数: 6页
• 字数: 4202字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007369

摘要

汉语文章中复句占多数,复句关系类别的识别是对复句分句之间的语义关系的甄别,是分析复句语义的关键.在关系词非充盈态复句中,部分关系词缺省,因此,不能通过关系词搭配的规则来对非充盈态复句进行类别识别,且通过人工分析分句的特征进行类别识别费时费力.本文以二句式非充盈态复句为研究对象,采用在卷积神经网络中融合关系词特征的FCNN模型,尽可能减少对语言学知识和语言规则的依赖,通过学习自动分析两个分句之间语法语义等特征,从而识别出复句的关系类别.使用本文提出的方法对复句关系类别识别准确率达97％,实验结果证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡金柱	华中师范大学计算机学院	98	854	18.0	23.0
2	杨进才	华中师范大学计算机学院	46	183	7.0	11.0
3	汪燕燕	华中师范大学计算机学院	2	0	0.0	0.0
4	曹元	华中师范大学计算机学院	1	0	0.0	0.0