【摘 要】
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在基于神经网络的依存句法分析中,对分析栈和决策层信息的表示和利用依然有值得深入研究的空间。针对分析栈的表示,已有工作并没有对单棵依存子树独立编码的表示,导致无法利
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2018YJS025,2015JBM033),国家自然科学基金(61370130,61473294),科学技术部国际科技合作计划(K1IF100010),国家自然科学基金(61876198).
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在基于神经网络的依存句法分析中,对分析栈和决策层信息的表示和利用依然有值得深入研究的空间。针对分析栈的表示,已有工作并没有对单棵依存子树独立编码的表示,导致无法利用各个依存子树的局部特征;也没有对生成的依存弧序列进行编码,导致无法利用依存弧的全局信息。针对决策层的表示,已有工作利用MLP预测转移动作,该结构无法利用历史决策动作的信息。对此,该文提出基于多特征融合编码的神经网络依存句法分析模型,基于依存子树和历史生成的依存弧表示分析栈,利用TreeLSTM网络编码依存子树信息,利用LSTM网络编码历史生成的
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