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【计算机软件毕业论文】门线卷积神经网络事件共指消解方法介绍

作者2019-11-06 16:59未知
  本文是计算机软件毕业论文,基于门限卷积神经网络的事件共指消解方法介绍。文所做的研究工作受语言模型任务的启发,文献[41]通过在卷积层引入门限机制,减缓梯度消失,通过叠加多层来学习词序列的前后依赖关系,使得其在长文本 WikiText-103 语言模型的学习中也取得不错的效果。文献[42][43]中也提到,CNN 能有效提取词的形态特征。但传统 CNN 通过将池化层的输出进行全连接,最后输入到分类器中进行任务分类,通常只能获得局部语义信息,因此本文提出一种改进 CNN,结合 LSTM 的门限机制,通过在 CNN 模型中加入门限机制,自适应地控制信息传播,将卷积层与池化层的输出进行联合学习,获取全局语义信息。同时,根据维吾尔语事件表达的特点,从事件基本属性、词语、距离等方面提出有效的特征。同深度学习方法中学习到的事件句特征表示相结合,最终完成维吾尔语事件共指消解。
 
  针对维吾尔语语篇中存在的事件共指问题,本文基于深度学习思想,通过探索不同深度学习模型在事件共指消解中的应用,将事件共指消解任务转化为二分类问题,分别构建事件共指消解框架。
 
  首先,通过 Bi-LSTM 进行事件语义建模,避免了手工特征和复杂语言规则的约束。通过分析事件表达和事件特点,引入主题向量,同时,通过神经张量网络建立事件对之间的语义关联,更好的发现事件对之间的语义关系。通过模型各层输出信息的融合,从而获取多层次的事件语义向量表示,完成维吾尔语事件共指消解任务。
 
  其次,根据门限机制在 LSTM 中的成功应用及 CNN 具有较强特征抽取能力的基础上,在此次研究中,建立基于 GCNN 的事件共指消解方法,抽取事件句全局语义特征。此外,抽取与事件共指消解研究相关手工特征,与词向量语义特征相结合,作为分类器的输入,最终完成维吾尔语事件共指消解任务,F值达到 77.97%。
 
  本文尝试采用了深度学习模型解决维吾尔语事件共指消解任务,从而了解深度学习模型在 NLP 任务中运用的合理性。在下一步研究中,我们将探索如何获取更丰富的事件语义信息,从而实现更优的事件表示。进一步探索深度学习在事件共指消解研究中的应用,通过改进模型等方式合理、有效建模,使事件共指消解性能更优。

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