【摘 要】
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为有效解决数据的稀疏性问题,并考虑句法预测的内在层次性,提出了一个基于双向长短时记忆(bidirectional long short term memory,BLSTM)神经网络模型的渐步性句法分析模型.
【机 构】
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杭州电子科技大学认知与智能计算研究所
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为有效解决数据的稀疏性问题,并考虑句法预测的内在层次性,提出了一个基于双向长短时记忆(bidirectional long short term memory,BLSTM)神经网络模型的渐步性句法分析模型.该模型将树形概率计算方法应用到对句法标签分类的研究中,利用句法结构和标签之间的层次关系,提出一种从句法结构到句法标签的渐步性句法分析方法,再使用句法分析树来生成句法标签的特征表示,并输入到BLSTM神经网络模型里进行句法标签的分类.在清华大学语义依存语料库上进行实验的结果表明,与链式概率计算方法以及其他
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