语义角色标注的传统方法采用基于句法特征的统计机器学习方法。由于依存句法可以表示词语之间的语义关系,故在语义角色标注中取得了较好的性能;但该方法存在特征抽取过程繁琐,难以捕捉句子中长距离依赖等问题。随着深度学习的兴起,研究...语义角色标注的传统方法采用基于句法特征的统计机器学习方法。由于依存句法可以表示词语之间的语义关系,故在语义角色标注中取得了较好的性能;但该方法存在特征抽取过程繁琐,难以捕捉句子中长距离依赖等问题。随着深度学习的兴起,研究者将基于双向长短时记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)神经网络模型用于语义角色标注。该模型可以自动学习特征,并对词与词之间的远距离依赖关系进行有效建模。本文提出融合Bi-LSTM-CRF模型与依存句法特征的方法,并且引入Gate过滤机制对词向量表示进行调整,以达到利用句法特征提高语义角色标注精度的同时,规避特征工程的繁琐。CPB上的实验结果表明,利用本文所提方法的汉语语义角色标注的F1值达到79.53%,比前人的方法有了较为显著的提升。展开更多
中文命名实体识别在中文信息处理中扮演着重要的角色.在中文信息文本中,许多命名实体内部包含着嵌套实体.然而,已有研究大多聚焦在非嵌套实体识别,无法充分捕获嵌套实体之间的边界信息.采用分层标注方式进行嵌套命名实体识别(nested nam...中文命名实体识别在中文信息处理中扮演着重要的角色.在中文信息文本中,许多命名实体内部包含着嵌套实体.然而,已有研究大多聚焦在非嵌套实体识别,无法充分捕获嵌套实体之间的边界信息.采用分层标注方式进行嵌套命名实体识别(nested named entity recognition,NNER),将每层的实体识别解析为一个单独的任务,并通过Gate过滤机制来促进层级之间的信息交换.利用公开的1998年《人民日报》NNER语料进行了多组实验,验证了模型的有效性.实验结果表明,在不使用外部资源词典信息的情况下,该方法在《人民日报》数据集上的F1值达到了91.41%,有效提高了中文嵌套命名实体识别的效果.展开更多
文摘语义角色标注的传统方法采用基于句法特征的统计机器学习方法。由于依存句法可以表示词语之间的语义关系,故在语义角色标注中取得了较好的性能;但该方法存在特征抽取过程繁琐,难以捕捉句子中长距离依赖等问题。随着深度学习的兴起,研究者将基于双向长短时记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)神经网络模型用于语义角色标注。该模型可以自动学习特征,并对词与词之间的远距离依赖关系进行有效建模。本文提出融合Bi-LSTM-CRF模型与依存句法特征的方法,并且引入Gate过滤机制对词向量表示进行调整,以达到利用句法特征提高语义角色标注精度的同时,规避特征工程的繁琐。CPB上的实验结果表明,利用本文所提方法的汉语语义角色标注的F1值达到79.53%,比前人的方法有了较为显著的提升。
文摘中文命名实体识别在中文信息处理中扮演着重要的角色.在中文信息文本中,许多命名实体内部包含着嵌套实体.然而,已有研究大多聚焦在非嵌套实体识别,无法充分捕获嵌套实体之间的边界信息.采用分层标注方式进行嵌套命名实体识别(nested named entity recognition,NNER),将每层的实体识别解析为一个单独的任务,并通过Gate过滤机制来促进层级之间的信息交换.利用公开的1998年《人民日报》NNER语料进行了多组实验,验证了模型的有效性.实验结果表明,在不使用外部资源词典信息的情况下,该方法在《人民日报》数据集上的F1值达到了91.41%,有效提高了中文嵌套命名实体识别的效果.
