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题名独立RNN和胶囊网络的维吾尔语事件缺失元素填充
被引量:2
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作者
王县县
禹龙
田生伟
王瑞锦
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机构
新疆大学软件学院
新疆大学网络中心
电子科技大学信息与软件工程学院
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期903-912,共10页
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基金
国家自然科学基金(61662074,61962057,61563051)
国家自然科学基金重点项目(U2003208)
自治区重大科技项目(2020A03004-4)资助。
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文摘
提出了注意力机制独立循环神经网络和胶囊网络并行的维吾尔语事件缺失元素填充模型(Att_IndRNN_CapsNet).首先,抽取18项事件和事件元素的内部特征,作为结合注意力机制的独立循环神经网络模型的输入,进一步获取高阶特征;同时,引入词嵌入技术将事件触发词和候选元素映射为词向量,通过胶囊网络挖掘事件和事件元素的上下文语义特征;然后,将两种特征融合,作为分类器的输入,进而完成事件缺失元素的填充.实验结果表明,该方法用于维吾尔语事件缺失元素填充准确率为86.94%,召回率为84.14%,衡量模型整体性能的F1值为85.52%,从而证明了该方法在维吾尔语事件缺失元素填充上的有效性.
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关键词
注意力机制
胶囊网络
事件抽取
独立循环神经网络
缺失元素填充
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Keywords
Attention mechanism
capsule network
event extraction
independently recurrent neural network
rniss argument filling
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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