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结合图注意力网络和句法依存的子句识别方法

李锐  沈国华  黄志球  王金永  
【摘要】:为了处理具有复杂语法结构的句子,可以通过子句识别方法识别出复杂句中的子句,由此将复杂句转换为一系列简单子句,从而降低对复杂句的理解难度。针对现有方法存在的适应性不强、无法充分利用句法信息和生成子句质量差等问题,本文提出了结合图注意力网络(Graph ATtention network, GAT)和句法依存分析的子句识别方法,该方法首先使用双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)抽取上下文特征作为依存解析树中节点的初始表示,然后应用GAT提取依存解析树上节点间的高阶句法信息,最后将子句识别问题转换为依存解析树上的边分类任务,并按照分类结果在依存解析树上递归地生成子句。实验结果表明,本文提出的子句识别方法无论在分类效果还是生成子句质量上,都超越了基线模型,说明图注意力网络和句法依存分析的结合可以显著提升模型子句识别能力。

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