国内刊号:31-1289/TP
国际刊号:1000-3428
发布日期:
作者:付健, 孔芳
单位:苏州大学 计算机科学与技术学院, 江苏 苏州 251006
关键词:端到端指代消解,结构化嵌入,词性,成分句法树,文档句法压缩树
基金:国家自然科学基金(61876118);国家自然科学基金人工智能基础研究应急管理项目(61751206);国家重点研发计划子课题(2017YFB1002101)。
在LEE等人提出的端到端指代消解模型基础上,考虑中文行文特点,提出一种融合结构化信息的中文指代消解模型。压缩文档中所进行有句子对应的成分句法树并获取文档压缩树叶节点深度,采用成分句法树的结构化嵌入(SECT)方法将结构信息进行向量化处理,将词性、文档压缩树叶节点深度与SECT信息作为3个特征向量引入模型中进行中文指代消解。在CoNLL2012数据集中的测试结果表明,通过结合上述3个特征,可使该模型的中文指代消解性能得到有效提高,其平均F1值可达62.33%,较基准模型提升5.28%。
来源:2020年第1期
《计算机工程》期刊编辑部