关系词非充盈态复句的特征融合CNN关系识别方法

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.

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

所属期刊栏目：29

资助基金：国家社科基金19BYY092

在线出版日期：2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：224-229