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《山东大学学报(工学版)》 2020年02期
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一种基于深度神经网络的句法要素识别方法

陈艳平  冯丽  秦永彬  黄瑞章  
【摘要】:为改进传统特征方法很难获取中文句子中结构信息的问题,提出一种基于深度神经网络的句法要素识别模型。采用Bi-LSTM网络从原始数据中自动抽取句子中的结构信息和语义信息,利用Attention机制自动计算抽象语义特征的分类权重,通过CRF层对输出标签进行约束,输出最优的标注序列。经过对比验证,该模型能有效识别句子中的句法要素,在标注数据集上F_1达到84.85%。

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