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基于神经网络的语义选择限制知识自动获取

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语义选择限制刻画谓语对论元的语义选择倾向,对自然语言的句法语义分析有重要作用,语义选择限制知识的自动获取也成为一个重要的研究课题.鉴于神经网络模型在自然语言处理的很多任务中都有出色的表现,本文提出基于神经网络的语义选择限制知识获取模型,设计了引入预训练词向量的单隐层前馈网络和两层maxout网络.在汉语和英语的伪消歧实验中神经网络模型取得了较好的效果,优于基于隐含狄利克雷分配的模型.

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来源
《第十五届全国计算语言学学术会议（CCL2016）暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会（NLP-NABD-2016）》||1-9|共9页
会议地点烟台
作者
JIA Yuxiang; 贾玉祥; XU Hongfei; 许鸿飞; ZAN Hongying; 昝红英;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
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中图分类
关键词
语义选择限制; 词汇知识获取; 神经网络; 伪消歧;

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