【摘 要】
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针对槽填充精度不高的问题,本文提出了基于Ensemble_BiGRU_CNN的槽填充方法.该方法在双向GRU和CNN联合模型的基础上,增加了集成学习的思想.具体而言,该方法使用BiGRU_CNN作为
【机 构】
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山东工商学院信息与电子学院 山东 烟台 264000;山东工商学院信息与电子学院 山东 烟台 264000
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针对槽填充精度不高的问题,本文提出了基于Ensemble_BiGRU_CNN的槽填充方法.该方法在双向GRU和CNN联合模型的基础上,增加了集成学习的思想.具体而言,该方法使用BiGRU_CNN作为基学习器,通过构建并结合多个基学习器,用Adaboost.M1算法来完成学习的任务.但Adaboost.M1算法对弱分类器的要求比较高,投票策略不适合同质的分类器,因此对Adaboost.M1算法进行了修改,并在ATIS数据集上进行了实验.结果表明,在槽值填充任务上,本文提出的方法在准确率、召回率、F1值上都有较明显提高.
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