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基于深度学习的事件共指消解研究

【摘要】:事件共指消解在于能正确识别篇章中各个事件间存在的共指关系,作为信息抽取的一项重要子任务,对话题检测、文本摘要、机器翻译等自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)任务具有一定的指导意义。针对事件共指消解任务,本文基于深度学习模型,挖掘事件句中深层语义信息,并结合事件共指关系特点,构建事件共指消解框架。目前,针对事件共指消解的研究,主要集中在英文和中文方面,并未开展针对维吾尔语小语种方面的研究。同时,在研究事件共指消解任务的过程中发现,合理利用深层语义信息,建立有效的事件表示能促进事件共指消解的研究。详细工作如下:(1)在没有特征工程和语言规则约束的情况下,对事件句采用双向长短时记忆网络(Bi-directional long short term memory,Bi-LSTM)进行语义建模,挖掘事件句深层语义信息;利用神经张量网络(Neural Tensor Network,NTN)探索事件间的隐藏语义关联;同时根据事件表达特点,引入基于事件触发词的主题向量,通过多层语义表示融合得到最终的多层次事件向量表示,最终F值达到74.20%。(2)借助门限机制(Gating mechanism)在Bi-LSTM中的有效应用及卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)强大的特征抽取能力,构建基于门限卷积神经网络(Gated Convolutional Neural Network,GCNN)的事件共指消解框架。以词向量为事件语义载体,通过GCNN在事件句中抽取的事件语义信息作为语义特征。此外,依据事件共指关系的特点,构建包含事件属性特征、事件触发词词汇特征和事件距离特征的手工特征集。将语义特征和手工特征融合,作为最终的事件句向量表示,有效完成事件共指消解任务,F值达到77.97%。

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