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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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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.
Recognition Method of Fullness Three-clause Relationship Based on CNN and Fusion Attention Mechanism

苑林飞、李源、胡泉、孙凯丽、肖创业

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华中师范大学计算机学院 武汉 430079

华中师范大学人工智能教育学部 武汉 430079

汉语复句 卷积神经网络 关系识别 注意力机制

国家社会科学基金国家社会科学基金

18BYY17419BYY092

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.12.033

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(12)
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