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基于ATT-IndRNN-CNN的維吾爾語名詞指代消解

摘要:該文提出一種基于注意力機制(attention mechanism,ATT)、獨立循環神經網絡(independently recurrent neural network,IndRNN)和卷積神經網絡(convolutional neural network,CNN)結合的維吾爾語名詞指代消解模型(ATT-IndRNN-CNN)。根據維吾爾語的語法和語義結構,提取17種規則和語義信息特征。利用注意力機制作為模型特征的選擇組件計算特征與消解結果的關聯度,結果分別輸入IndRNN和CNN得到包含上下文信息的全局特征和局部特征,最后融合兩類特征并使用softmax進行分類完成消解任務。實驗結果表明,該方法優于傳統模型,準確率為87.23%,召回率為88.80%,F值為88.04%,由此證明了該模型的有效性。

關鍵詞:
  • 注意力機制  
  • 獨立循環神經網絡  
  • cnn  
  • 指代消解  
  • 維吾爾語  
作者:
祁青山; 田生偉; 禹龍; 艾山·吾買爾
單位:
新疆大學軟件學院; 新疆烏魯木齊830091; 新疆大學信息科學與工程學院; 新疆烏魯木齊830046
刊名:
中文信息學報

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:中文信息學報

中文信息學報緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:11-2325/N。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1986年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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