基于神经网络的关系词非充盈态复句层次的自动识别

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成果类型：

期刊论文

作者：

杨进才;杨璐璐;汪燕燕;沈显君

作者机构：

华中师范大学计算机学院武汉 430079

[杨进才; 沈显君; 汪燕燕; 杨璐璐] 华中师范大学

语种：

中文

关键词：

关系词非充盈态;复句层次划分;依存句法;神经网络

关键词(英文)：

word2vec

期刊：

计算机科学

ISSN：

1002-137X

年：

2019

卷：

期：

页码：

103-107

基金类别：

国家社科基金项目（19BYY092）资助；

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

计算机学院

摘要：

复句层次关系划分是复句句法结构分析以及语义甄别的基础,但关系词非充盈态复句由于关系标记的省略给层次划分带来了困难.文中利用依存关系句法树和word2vec词向量模型的方法来提取复句中分句的句法特征和语义特征,并利用神经网络进行训练,获得三句式关系词的非充盈态复句层次划分模型,对测试集中的复句进行层次划分测试,其准确率为74％.

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