基于改進詞向量GRU神經(jīng)網(wǎng)絡模型的藏語實體關系抽取
作者：孫媛; 王麗客; 郭莉莉 中央民族大學信息工程學院; 北京100081; 中央民族大學國家語言資源監(jiān)測與研究中心少數(shù)民族語言分中心; 北京100081
摘要：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的爆炸式增長,使得研究熱點更多轉(zhuǎn)向Web內(nèi)容結(jié)構(gòu)化分析。如果將藏語知識以結(jié)構(gòu)化形式表示,那么將會有利于藏語知識的結(jié)構(gòu)化分析和深度挖掘。該文提出了一種優(yōu)化詞向量的GRU神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行藏語實體關系抽取的方法。在模型的訓練中,加入了優(yōu)化的詞向量,在傳統(tǒng)的詞向量模型中結(jié)合藏語音節(jié)向量、音節(jié)位置向量、詞性向量等特征對詞向量進一步優(yōu)化,并且選取了藏語詞匯特征和藏語句子特征。實驗證明,通過使用改進詞向量F1值達到了78.43%。
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中文信息學報雜志
中文信息學報雜志， 月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性，刊載內(nèi)容涉及的欄目：綜述、語言資源建設、機器翻譯、信息抽取與文本挖掘、情感分析與社會計算、自然語言理解與生成等。于1986年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。
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