基于深度信念网络的维吾尔语事件伴随关系识别

摘要：

维吾尔语事件伴随关系是维吾尔语语言中常见且重要的关系之一.结合对维吾尔语语言特点的研究,该文提出一种基于深度信念网络的维吾尔语事件伴随关系识别方法,根据维吾尔语语言特性和事件伴随关系的特点,抽取12项基于事件结构信息的特征;同时充分利用事件对所对应的两个触发词之间的语义信息,引入Word Embedding计算两个触发词之间的语义相似度.而后融合两类特征作为DBN模型的输入进行训练,最后将训练结果作为softmax分类器的输入实现维吾尔语事件伴随关系的识别.该方法用于维吾尔语事件伴随关系的识别准确率P为81.89％ 、召回率R为84.32％ 、F1值为82.48％.实验结果表明,与支持向量机方法相比,基于DBN模型的方法取得更好的识别效果.

关键词：伴随关系、维吾尔语、深度信念网络、词向量、softmax分类器

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61662074,61563051,61262064,61331011;新疆维吾尔自治区科技人才培养项目QN2016YX0051

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：65-73