【摘 要】
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【目的】针对中英文的隐喻数据集,提出一种基于卷积神经网络与SVM分类器的隐喻识别方法。【方法】将实验数据向量化,结合词性特征和关键词特征作为卷积神经网络的输入,通过卷
【机 构】
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杭州电子科技大学认知与智能计算研究所;
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划基金项目“融合深度神经网络模型的汉语隐喻计算研究”(项目编号:18YJA740016);教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于语义相关性的汉语组块切分模型研究”(项目编号:12YJCZH201)的研究成果之一
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【目的】针对中英文的隐喻数据集,提出一种基于卷积神经网络与SVM分类器的隐喻识别方法。【方法】将实验数据向量化,结合词性特征和关键词特征作为卷积神经网络的输入,通过卷积层和池化层提取特征,应用SVM进行分类。针对卷积神经网络的池化层中特征采样的不完全性,提出将MaxPooling与Mean Pooling组合在一起的改进方法。【结果】相对于直接使用卷积神经网络,利用本文方法进行隐喻识别的准确率在英文动宾语料、英文形容词–名词词组语料和中文隐喻语料分别提高4.12%、0.84%和4.50%。【局限】中文分词不准确,影响词向量模型训练;卷积神经网络的层数过少,影响特征的完整性。【结论】根据中英文数据集上隐喻识别的结果分析,该方法在两个数据集上都取得了良好效果。
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