基于词聚类CNN和Bi-LSTM的汉语复句关系识别方法

复句关系识别是对分句间语义关系的甄别,是复句语义分析的关键。由于非充盈态汉语复句存在隐式关系的特点,给语义关系识别造成了困难。因此,为了深度挖掘复句中隐含的语义信息实现正确的关系分类,该文提出了一种基于词聚类的CNN与Bi-LSTM相结合的网络结构BCCNN。其中,通过使用词聚类算法对单词向量建模提取单词间的语义相似特征,并在此基础上使用CNN对复句进行深度建模以获得复句的局部特征。另外,该文将CNN中的池化层替换为Bi-LSTM网络层,在减少池化操作所带来语义信息丢失的同时又得到了全局的长距离语义依赖特征。与其他基于汉语复句语料库(CCCS)和清华汉语树库(TCT)的实验结果对比,论文的方法达到了较好的识别效果,其准确率分别达到了92.4%和90.7%。

基于句内注意力机制多路CNN的汉语复句关系识别方法

复句的关系识别是对分句间语义关系的甄别,是复句语义分析的关键,旨在从文本中识别句间的关系类型。非充盈态汉语复句存在隐式关系的特点给语义关系识别造成了困难。为了深度挖掘复句中隐含的语义信息,正确地实现关系分类,该文提出了一种基于句内注意力机制的多路CNN网络结构Inatt-MCNN。其中句内注意力机制模型是基于Bi-LSTM的,使其能够学习到句子的双向语义特征以及分句间的关联特征。同时,为了充分利用文本特征,联合使用卷积神经网络(CNN)对复句表示再次建模获得句子局部特征。与其他基于汉语复句语料库(CCCS)和清华汉语树库(TCT)的实验结果相比,该文方法的宏平均F1值为85.61%,提升约6.08%,平均召回率为84.87%,提升约3.05%。