10.3969/j.issn.1000-3428.2018.06.052
基于堆栈降噪自编码的维吾尔语事件共指关系识别
结合维吾尔语的语言特点,基于堆栈降噪自编码(SDAE),提出一种新的维吾尔语事件共指关系识别方法.将维吾尔语事件两两构成候选事件对,抽取事件基本属性、触发词、事件距离等9项特征,利用Word Embedding富含语义信息的特性,将其计算得到的维吾尔语事件触发词语义相似度作为特征之一,训练SDAE模型,将SDAE的输出作为softmax层的输入,从而分类完成维吾尔语事件共指关系识别任务.实验结果表明,与浅层机器学习模型支持向量机相比,基于深度学习机制的SDAE模型更适用于维吾尔语事件共指关系识别任务,并提升了识别性能.
共指关系、维吾尔语、语义相似度、堆栈降噪自编码、深度学习
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61662074,61563051,61262064;国家自然科学基金重点项目61331011;新疆自治区科技人才培养项目QN2016YX0051
2018-11-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
305-310