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- 中心词提取方法、装置、计算机设备和存储介质
- 本发明涉及中心词提取方法、装置、计算机设备和存储介质。在本发明实施例中，对查询文本进行分词处理确定目标分词；根据查询文本识别查询意图；基于相应意图类别的所有查询文本中目标分词的出现次数，相应意图类别所有查询文本的数量，以...
- 谭又伟丁宁
- 中心词提取模型生成方法及装置和中心词提取方法及装置
- 本申请公开了中心词提取模型生成方法及装置和中心词提取方法及装置，一方面，通过本申请中心词提取模型生成方法，将自然语言的句子转换到了一棵树型结构，巧妙地将中心词提取建模问题成一个依存句法分析的问题，将句子中的所有中心词都表...
- 蒋勇王涛黄非司罗
- 融合多尺度跨度特征的谓语中心词识别模型
- 2024年
- 针对谓语中心词识别模型中存在缺失跨度长度信息和多尺度跨度关联信息等问题,提出一种融合多尺度跨度特征的汉语谓语中心词识别模型。首先,使用ChineseBERT预训练语言模型和双向长短期记忆(BiLSTM)网络提取文本中包含上下文信息的字符向量序列;其次,利用线性神经网络对字符向量进行初步识别,形成跨度遮蔽矩阵;然后,将字符向量序列二维化表示为跨度信息矩阵,使用多尺度卷积神经网络(MSCNN)对跨度信息矩阵进行运算,提取跨度的多尺度关联信息;最后,采用特征嵌入神经网络嵌入跨度的长度信息,丰富跨度的特征向量以识别谓语中心词。实验结果表明,该模型能够有效融合跨度的多尺度关联信息和长度信息,提升谓语中心词识别的性能,相比于同类模型中性能最优的谓语中心词识别模型的F1值提升了0.43个百分点。
- 施竣潇陈艳平穆肇南
- 面向谓语中心词识别的语义表示方法研究
- 郭晓
- 基于跨度多尺度特征的谓语中心词识别方法研究
- 施竣潇
- 中心词的提取方法及装置
- 本申请实施例提供了一种中心词的提取方法及装置，涉及人工智能领域。其中,所述方法包括：至少基于商品描述样本的类目标注数据和中心词标注数据，对待训练的中心词提取模型进行训练；通过训练后的所述中心词提取模型，对待提取的商品描述...
- 王涛李林琳司罗
- 边界回归的谓语中心词识别被引量：1
- 2023年
- 识别谓语中心词是理解句子的关键,对于分析汉语结构具有重要意义。汉语结构松散导致谓语中心词识别困难,成为中文信息处理中的难点问题。由于单个句子中只有一个谓语中心词,枚举跨度将会产生大量负样本,导致正负样本不平衡。谓语中心词及高度重叠的负例样本之间共享相同的上下文,语义相近,容易产生误报。为了解决这些问题,提出一种基于边界回归的谓语中心词识别方法。首先识别谓语中心词的边界,然后通过边界组合生成跨度,从而减少跨度负样本的数量并且降低计算的复杂度。通过边界回归模块,更新跨度在句子中相当于谓语中心词的位置,提高跨度边界的准确性。通过增加约束策略,输出唯一的谓语中心词。实验结果显示,该模型的F值达到了84.41%,验证了该模型识别谓语中心词的有效性。
- 郭晓陈艳平唐瑞雪唐瑞雪黄瑞章
- 关键词：谓语中心词
- 基于回归的唯一谓语中心词识别被引量：1
- 2023年
- 为解决谓语中心词识别中的唯一性问题,提出一种基于回归模型的谓语中心词识别模型,使用回归网络与神经网络结合直接输出预测的谓语中心词结束位置与开始位置。对数据集进行预训练,利用BILSTM层捕捉句子上下文的信息,通过卷积神经网络对句子中的特征进行进一步提取,使用多元线性回归层对特征进行线性回归计算,预测唯一谓语中心词的位置,训练过程中不断修正预测值与真实值的距离。使用中国判决网上获取的判决文书作为数据集进行唯一谓语中心词识别的实验,结果达到了82.99%的F值评分,验证了该模型的可行性和有效性。
- 尚千壹陈艳平黄瑞章秦永彬
- 关键词：谓语中心词唯一性卷积
- 中心词提取方法、装置、设备及存储介质
- 本申请实施例公开了一种中心词提取方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：调用中心词提取模型，获取目标语句的语句特征及目标语句中的多个词语的词语特征，分别对语句特征及词语特征进行语义提取，得到全局语义特...
- 蔡博仑贾晓义李浩宇林榆耿许典平黄华杰冉辰刘一科梅利健谭志康程衍华许靳昌伍敏慧姜媚
- 中心词跨句事件论元检测方法
- 本发明提出的一种中心词跨句事件论元检测方法，能够减少跨句论元检测复杂度、提高准确率。通过下述技术方案实现：语料预处理建立候选中心词集、计算候选中心词及触发词的浅层语义向量、深层语义向量，基于双仿射变换神经网络模型检测到触...
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