【摘 要】
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针对传统方法不能有效抽取维吾尔语事件因果关系的问题,该文提出一种基于双向LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)的维吾尔语事件因果关系抽取方法。通过对
【机 构】
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新疆大学软件学院; 新疆大学网络中心; 新疆大学人文学院; 新疆大学信息科学与工程学院; 新疆大学语言学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662074,61563051,61262064);国家自然科学基金重点项目(61331011);新疆自治区科技人才培养项目(QN2016YX0051)~~
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针对传统方法不能有效抽取维吾尔语事件因果关系的问题,该文提出一种基于双向LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)的维吾尔语事件因果关系抽取方法。通过对维吾尔语语言以及事件因果关系特点的研究,提取出10项基于事件内部结构信息的特征;同时为充分利用事件语义信息,引入词嵌入作为Bi LSTM的输入,提取事件句隐含的深层语义特征并利用批样规范化(Batch Normalization,BN)算法加速Bi LSTM的收敛;最后融合这两类特征作为softmax分类器的输入进而完成维吾尔语事件因果关系抽取。实验结果表明,该方法用于维吾尔语事件因果关系的抽取准确率为89.19%,召回率为83.19%,F值为86.09%,证明了该文提出的方法在维吾尔语事件因果关系抽取上的有效性。
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