基于深度学习的维吾尔语名词短语指代消解

发布时间：2018-03-27 17:16

  本文选题：深度学习　切入点：栈式自编码神经网络　出处：《自动化学报》2017年11期

【摘要】：针对维吾尔语名词短语指代现象,提出了一种利用栈式自编码深度学习算法进行基于语义特征的指代消解方法.通过对维吾尔语名词短语指称性的研究,提取出利于消解任务的13项特征.为提高特征对文本语义的表达,在特征集中引入富含词汇语义及上下文位置关系的Word embedding.利用深度学习机制无监督的提取隐含的深层语义特征,训练Softmax分类器进而完成指代消解任务.该方法在维吾尔语指代消解任务中的准确率为74.5%,召回率为70.6%,F值为72.4%.实验结果证明,深度学习模型较浅层的支持向量机更合适于本文的指代消解任务,对Word embedding特征项的引入,有效地提高了指代消解模型的性能.
[Abstract]:Aiming at the phenomenon of noun phrase anaphora in Uygur language, this paper proposes a method of anaphoric resolution based on semantic features using stack self-coding depth learning algorithm. In order to improve the expression of text semantics, Word embedding, which is rich in lexical semantics and contextual location, is introduced into the feature set. Softmax classifier was trained to accomplish the task of anaphoric digestion. The accuracy of this method in Uygur anaphora resolution task was 74.55.The recall rate was 70.6F and 72.4%. The depth learning model is more suitable for the task of anaphoric resolution than the shallow support vector machine. The introduction of Word embedding feature term can effectively improve the performance of the model.
【作者单位】： 新疆大学软件学院;新疆大学网络中心;新疆大学信息科学与工程学院;新疆大学人文学院;
【基金】：国家自然科学基金(61563051,61262064,61662074,61331011) 自治区科技人才培养项目(QN2016YX0051)资助~~
【分类号】：TP181;TP391.1

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本文编号：1672479