【摘 要】
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为了解决有标签语料获取困难的问题,提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional?neural networks,?CNN)汉语词义消歧方法.?首先,提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征,利用词向量工具将消歧特征向量化;然后,对有标签语料进行预处理,获取初始化聚类中心和阈值,同时,使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练,利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类,选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中,不断重复上述过程,直到训练语料不再扩大为止
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150080
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为了解决有标签语料获取困难的问题,提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional?neural networks,?CNN)汉语词义消歧方法.?首先,提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征,利用词向量工具将消歧特征向量化;然后,对有标签语料进行预处理,获取初始化聚类中心和阈值,同时,使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练,利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类,选取满足阈值条件的高置信度语料添加到训练语料之中,不断重复上述过程,直到训练语料不再扩大为止;最后,使用SemEval-2007:Task#5作为有标签语料,使用哈尔滨工业大学无标注语料作为无标签语料进行实验.?实验结果表明:所提出方法使CNN的消歧准确率提高了3.1％.
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