基于DeepLearning的代词指代消解.pdfVIP

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2017-09-16 发布于重庆
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基于DeepLearning的代词指代消解.pdf

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网络出版地址：/kcms/detail/11.2442.N1025.005.html 北京大学学报 ( 自然科学版) Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis doi: 10.13209/j.0479-8023.2014.011 基于Deep Learning 的代词指代消解 1,2 1,† 奚雪峰 , 周国栋 1. 苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室, 苏州 215006; 2. 苏州科技学院计算机科学与工程系 , 苏州 215009; † 通信作者 , E-mail: gdzhou@ 摘要指代消解一直是自然语言处理中的核心问题 , 提出一种利用 DBN (deep belief nets)模型的 Deep learning 学习机制进行基于语义特征的指代消解方法。DBN 模型由多层无监督的 RBM (restricted Boltzmann machine) 网络和一层有监督的 BP (back-propagation) 网络组成, RBM 网络确保特征向量映射达到最优, 最后一层 BP 网络分类 RBM 网络的输出特征向量, 从而训练指代消解分类器。在 ACE04 英文语料及 ACE05 中文语料上进行测试, 实验结果表明, 增加 RBM 训练层数可以提高系统性能。此外 , 引入对特征集合的抽象分层因素, 也对系统性能提升产生积极作用。关键词代词消解 ; 深度学习; 深层语义特征中图分类号 TP391 Pronoun Resolution Based on Deep Learning XI Xuefeng 1,2, ZHOU Guodong1,† 1. Natural Language Processing Laboratory, School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou 215006; 2. Department of Computer Science and Engineering, Suzhou University of Science and technology, Suzhou 215009; † Corresponding author: E-mail: gdzhou@ Abstract Because coreference resolution is a fundamental task in natural language process, a coreference resolution system based on deep learning