基于框架表示学习的汉语框架排歧
Chinese frame disambiguation based on frame representation learning
1. 山西大学 a. 计算机与信息技术学院; b. 软件学院; c. 现代教育技术学院, 太原 030006
2. 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室, 太原 030006
3. 山西省大数据挖掘与智能技术协同创新中心, 太原 030006
摘要
为了改善框架排歧模型的性能，区别于传统分类算法人工提取特征的做法，直接从语料中的例句出发，使用神经网络模型给出了一种框架表示学习的算法，并将学习到的框架表示向量用于框架排歧任务，显著提升了框架排歧的性能。该算法充分利用CFN中例句库、词元库，基于hinge-loss的神经网络，学习到能最大区别正确框架与错误框架的框架表示向量。此外，还使用WSABIE算法学习到目标词及其上下文的表示向量，排歧时以上下文表示向量与框架表示向量做余弦夹角来判决。在CFN中88个有歧义的词元上进行3组2折交叉验证（3×2 BCV）实验，框架排歧精度最好达到72.52%，t-检验结果表明该方法性能显著高于其他框架排歧方法。
基金项目
国家自然科学基金青年基金项目(61806115)
国家自然科学基金项目(61772324)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0535
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3640-3644
文章编号: 1001-3695(2020)12-024-3640-05
发布历史
[2020-12-05] 印刷出版
引用本文
侯运瑶, 曹学飞, 崔军, 等. 基于框架表示学习的汉语框架排歧 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (12): 3640-3644. (Hou Yunyao, Cao Xuefei, Cui Jun, et al. Chinese frame disambiguation based on frame representation learning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (12): 3640-3644. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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