【摘 要】
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针对维吾尔语名词短语待消解项识别任务,该文提出一种利用栈式非负约束自编码器(Stacked Nonnegative Constrained Autoencoder,SNCAE)完成基于语义特征的待消解项识别方法。为
【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
【基金项目】
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国家自然科学基金(61563051,61662074),国家自然科学基金(61262064),国家自然科学基金(61331011), 自治区科技人才培养项目(QN2016YX0051)
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针对维吾尔语名词短语待消解项识别任务,该文提出一种利用栈式非负约束自编码器(Stacked Nonnegative Constrained Autoencoder,SNCAE)完成基于语义特征的待消解项识别方法。为了提高自动编码器隐藏层激活度的稀疏性和重构数据的质量,利用NCAE非负约束算法,为连接权值施加非负性约束。通过分析维吾尔语名词短语语言指代现象,提取出15个特征,利用SNCAE提取出深层语义特征,引入Softmax分类器,进而完成待消解项识别任务。该方法在维吾尔语名词短语待消解项识别中,正例准确
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