【摘 要】
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该文提出一种基于注意力机制(attention mechanism,ATT)、独立循环神经网络(independently recurrent neural network,IndRNN)和卷积神经网络(convolutional neural network,
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐,830091新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐,830046;
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该文提出一种基于注意力机制(attention mechanism,ATT)、独立循环神经网络(independently recurrent neural network,IndRNN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)结合的维吾尔语名词指代消解模型(ATT IndRNN CNN).根据维吾尔语的语法和语义结构,提取17种规则和语义信息特征.利用注意力机制作为模型特征的选择组件计算特征与消解结果的关联度,结果分别输入IndRNN和CNN得到包含上下文信息的全局特征和局部特征,最后融合两类特征并使用softmax进行分类完成消解任务.实验结果表明,该方法优于传统模型,准确率为87.23％,召回率为88.80％,F值为88.04％,由此证明了该模型的有效性.
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