独立RNN和胶囊网络的维吾尔语事件缺失元素填充

摘要：

提出了注意力机制独立循环神经网络和胶囊网络并行的维吾尔语事件缺失元素填充模型(Att_IndRNN_CapsNet).首先,抽取18项事件和事件元素的内部特征,作为结合注意力机制的独立循环神经网络模型的输入,进一步获取高阶特征;同时,引入词嵌入技术将事件触发词和候选元素映射为词向量,通过胶囊网络挖掘事件和事件元素的上下文语义特征;然后,将两种特征融合,作为分类器的输入,进而完成事件缺失元素的填充.实验结果表明,该方法用于维吾尔语事件缺失元素填充准确率为86.94％,召回率为84.14％,衡量模型整体性能的F1值为85.52％,从而证明了该方法在维吾尔语事件缺失元素填充上的有效性.

关键词：注意力机制、胶囊网络、事件抽取、独立循环神经网络、缺失元素填充

所属期刊栏目：47

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金重点项目;自治区重大科技项目

在线出版日期：2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：903-912