基于Deep Learning的代词指代消解

被引：22

作者：

奚雪峰 ^{[1
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]}

周国栋 ^{[1
]}

机构：

[1] 苏州大学计算机科学与技术学院,自然语言处理实验室

[2] 苏州科技学院计算机科学与工程系

来源：

北京大学学报(自然科学版) | 2014年 / 50卷 / 01期

关键词：

代词消解; 深度学习; 深层语义特征;

D O I：

10.13209/j.0479-8023.2014.011

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

针对指代消解一直是自然语言处理中的核心问题,提出一种利用DBN(deep belief nets)模型的Deep Learning学习机制进行基于语义特征的指代消解方法。DBN模型由多层无监督的RBM(restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP(back-propagation)网络组成,RBM网络确保特征向量映射达到最优,最后一层BP网络可以对RBM网络的输出特征向量进行分类,从而训练指代消解分类器。在ACE04英文语料及ACE05中文语料上进行测试,实验结果表明,增加RBM训练层数可以提高系统性能。此外,引入对特征集合的抽象分层因素,也对系统性能的提升产生积极作用。

引用

页码：100 / 110

页数：11

共 13 条

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