基于CNN并融合注意力机制的充盈态三分句关系识别方法

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成果类型：

期刊论文

作者：

苑林飞;李源;胡泉;孙凯丽;肖创业

作者机构：

[苑林飞; 孙凯丽; 肖创业; 李源] 华中师范大学计算机学院

[胡泉] 华中师范大学人工智能教育学部

语种：

中文

关键词：

汉语复句;卷积神经网络;关系识别;注意力机制

期刊：

计算机与数字工程

ISSN：

1672-9722

年：

2021

卷：

期：

页码：

2601-2605+2617

DOI：

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.12.033

基金类别：

18BYY174:国家社会科学基金 19BYY092:国家社会科学基金

机构署名：

本校为第一机构

院系归属：

计算机学院

摘要：

汉语复句的关系类型识别是对分句间语义关系的判断,是分析复句语义的关键。充盈态汉语复句虽然可以通过句中提取关系词并根据关系词的搭配规则来识别语义关系,但是需要足够的语言学相关知识并且制定大量的规则才能将其划分到正确的种类。为了避免耗费大量精力创建规则,提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络,使用卷积神经网络自动分析三个分句之间的内在联系,进而识别出复句的关系类别。使用所提方法在充盈态有标三分复句语料库上对复句关系类型识别的准确率为94%,通过实验证明了该方法的有效性。

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