基于双向门限递归单元神经网络的维吾尔语形态切分

发布时间：2018-03-04 03:25

  本文选题：双向门限递归单元　切入点：神经网络　出处：《清华大学学报(自然科学版)》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：以维吾尔语为代表的低资源、形态丰富语言的信息处理对于满足"一带一路"语言互通的战略需求具有重要意义。这类语言通过组合语素来表示句法和语义关系,因而给语言处理带来严重的数据稀疏问题。该文提出基于双向门限递归单元神经网络的维吾尔语形态切分方法,将维吾尔词自动切分为语素序列,从而缓解数据稀疏问题。双向门限递归单元神经网络能够充分利用双向上下文信息进行切分消歧,并通过门限递归单元有效处理长距离依赖。实验结果表明,该方法相比主流统计方法和单向门限递归单元神经网络获得了显著的性能提升。该方法具有良好的语言无关性,能够用于处理更多的形态丰富语言。
[Abstract]:The low resources and rich form of information processing in Uygur language is of great significance to meet the strategic need of "Belt and Road" language communication. This kind of language expresses syntactic and semantic relations by combining morpheme. This paper presents a method of morphological segmentation of Uygur language based on bidirectional threshold recursive unit neural network, which divides Uighur words into morpheme sequences automatically. The bidirectional threshold recursive unit neural network can make full use of the bidirectional context information for segmentation disambiguation, and the threshold recursive unit can effectively deal with long distance dependence. The experimental results show that, Compared with the mainstream statistical method and the unidirectional threshold recursive unit neural network, the proposed method has better language independence and can be used to deal with more morphologically rich languages.
【作者单位】： 清华大学计算机科学与技术系 智能技术与系统国家重点实验室 清华信息科学与技术国家实验室(筹);
【基金】：国家自然科学基金重点项目(61331013) 国家“八六三”高技术项目(2015AA015407)
【分类号】：H215;TP183

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本文编号：1563938