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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>神經范疇標注模型

神經范疇標注模型

2018-01-07 | rar | 1.22 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

  范疇標注是組合范疇語法解析中的子任務之一,可用于提高解析器的效率和性能.傳統的最大熵模型需要手工定義特征模板,神經網絡則通過隱含層學習到離散特征的分布式表示,從而自動提取分類需要的特征.引入該模型來解決該問題,在原有神經語言模型的基礎上加入了向量化的詞性表示層和范疇表示層,并通過反向傳播自動更新詞向量、詞性向量和范疇向量,學習到它們的分布式表示.此外,在預測時采用束搜索的序列解碼方式來引入標簽之間的依賴信息.實驗結果表明,這兩種改進都能提升模型的性能,使其在范疇標注任務上比傳統的最大熵模型效果要好(提升1%).
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