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目前,实体识别与依存关系分析,采用的主要是基于监督学习的深度端到端方法.这种方法存在两个问题:不能引入背景知识;不能识别出自然语言的多粒度、嵌套特征.为了解决以上问题,提出了基于短语窗口的依存句法标注规则,并标注了中文短语窗口数据集(CPWD),同时设计了配套的多维端到端短语识别模型(MDM模型).该标注规则以短语为最... 相似文献
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目前,自然语言处理大多是借助于分词结果进行句法依存分析,主要采用基于监督学习的端对端模型。该方法主要存在两个问题,一是标注体系繁多,相对比较复杂;二是无法识别语言嵌套结构。为了解决以上问题,该文提出了基于短语窗口的依存句法标注规则,并标注了中文短语窗口数据集(CPWD),同时引入短语窗口模型。该标注规则以短语为最小单位,把句子划分为7类可嵌套的短语类型,同时标示出短语间的句法依存关系;短语窗口模型借鉴了计算机视觉领域目标检测的思想,检测短语的起始位置和结束位置,实现了对嵌套短语及句法依存关系的同步识别。实验结果表明,在CPWD数据集上,短语窗口模型比传统端对端模型F1值提升超过1个百分点。相应的方法应用到了CCL2018的中文隐喻情感分析比赛中,在原有基础上F1值提升了1个百分点以上,取得第一名成绩。 相似文献
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