【摘 要】
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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,
【基金项目】
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北京交通大学人才基金(KKRC11001532);国家自然科学基金(61370130,61473294);北京市自然科学基金(4172047)
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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(BidirectionalLongShort-TermMemory,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
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