基于GCN和门机制的汉语框架排歧方法
Chinese Frame Disambiguation Method Based on GCN and Gate Mechanism
游亚男 1李茹 2苏雪峰 3闫智超 1孙民帅 1王超1
作者信息
- 1. 山西大学 计算机与信息技术学院,山西 太原 030006
- 2. 山西大学 计算机与信息技术学院,山西 太原 030006;山西大学 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西 太原 030006
- 3. 山西大学 计算机与信息技术学院,山西 太原 030006;山西工程科技职业大学 现代物流学院,山西 晋中 030609
- 折叠
摘要
汉语框架排歧旨在在候选框架中给句子中的目标词选择一个符合其语义场景的框架.目前研究方法存在隐层向量的计算与目标词无关、忽略了句法结构信息对框架排歧的影响等缺陷.针对上述问题,该文使用 GCN对句法结构信息进行建模;引入门机制过滤隐层向量中与目标词无关的噪声信息;并在此基础上,提出一种约束机制来约束模型的学习,改进向量表示.该模型在CFN、FN1.5 和FN1.7 数据集上优于当前最好模型,证明了该方法的有效性.
Abstract
Chinese frame disambiguation aims to select a proper frame to match the semantic scene of the target word in a specific sentence.This paper proposed a GCN based method for Chinese frame disambiguation to model the syn-tactic structure in the sentence.A gate mechanism is introduced to filter the noise information irrelevant to the target word in the hidden layer vector.On this basis,a constraint mechanism is proposed to optimize the learning of the model and improve the representation vector.The model outperforms the state-of-the-art models on the CFN,FN1.5 and FN1.7 datasets.
关键词
汉语框架排歧/句法信息/GCN/门机制Key words
Chinese frame disambiguation/syntactic information/GCN/gate mechanism引用本文复制引用
基金项目
国家自然科学基金(61936012)
中新语言智能国际联合实验室项目(110037901001)
山西工程科技职业大学校科研基金(KJ202203)
山西省"四个一批"科技兴医创新计划(2022XM01)
&&(202102020101008)
出版年
2024
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