基于ERNIE和BiLSTM的中文名词隐喻识别

高永兵; 马宁

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基于ERNIE和BiLSTM的中文名词隐喻识别

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隐喻普遍存在于自然语言中,精确的识别隐喻可以促进自然语言处理具体任务中语义的理解.为了提高中文名词隐喻识别效果,提出一种基于知识增强的语义表示(ERNIE)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的分类模型ERNIE_BiLSTM.该模型使用ERNIE进行编码,获取上下文相关的语义表示;并利用双向LSTM再次训练词向量,捕获文本长距离的语义关系.实验结果表明,ERNIE_BiLSTM模型在中文名词隐喻识别数据集上表现良好,准确率达到90.34％.

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来源
《内蒙古科技大学学报》 |2021年第3期|276-281|共6页
作者
高永兵; 马宁;
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作者单位

内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头 014010;

内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头 014010;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
隐喻识别; 名词性隐喻; ERNIE模型; BiLSTM模型;

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