【摘 要】
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结合维吾尔语的语言特点,基于堆栈降噪自编码(SDAE),提出一种新的维吾尔语事件共指关系识别方法。将维吾尔语事件两两构成候选事件对,抽取事件基本属性、触发词、事件距离等9
【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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结合维吾尔语的语言特点,基于堆栈降噪自编码(SDAE),提出一种新的维吾尔语事件共指关系识别方法。将维吾尔语事件两两构成候选事件对,抽取事件基本属性、触发词、事件距离等9项特征,利用Word Embedding富含语义信息的特性,将其计算得到的维吾尔语事件触发词语义相似度作为特征之一,训练SDAE模型,将SDAE的输出作为softmax层的输入,从而分类完成维吾尔语事件共指关系识别任务。实验结果表明,与浅层机器学习模型支持向量机相比,基于深度学习机制的SDAE模型更适用于维吾尔语事件共指关系识别任务,并提升了识别性能。
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