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融合CNN和结构相似度计算的排比句识别及应用

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admin 发表于 2024-12-11 13:16 | 查看全部 阅读模式

文档名:融合CNN和结构相似度计算的排比句识别及应用
排比句具有结构紧凑、句式整齐、富有表现力等鲜明的特点,广泛应用在各种文体之中,在近几年语文高考的鉴赏类问题中也多有考察,但在自动识别方面的研究还鲜有涉及.本文依据排比句结构相似、内容相关的特点,以句子的词性、词语作为基本特征,设计了融合卷积神经网络和结构相似度计算的排比句识别方法.首先将词向量和词性向量融入句子的分布式表示中,利用多个卷积核对其进行卷积操作,设计出基于卷积神经网络的排比句识别方法.利用分句之间的词性串构造相似度计算,设计了基于结构相似度计算的排比句识别方法.同时考虑句子内部的语义相关性和结构相似性,将卷积神经网络和结构相似度计算方法融合,用于排比句的识别.在文学作品数据集和高考题中的文学类阅读材料数据集进行排比句识别实验,验证了本文所提的方法是有效的.
作者:穆婉青 廖健 王素格
作者单位:山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006;山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西太原030006
母体文献:第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会论文集
会议名称:第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会  
会议时间:2017年10月13日
会议地点:南京
主办单位:中国中文信息学会
语种:chi
分类号:
关键词:排比句  语义相关性  结构相似性  卷积神经网络
在线出版日期:2020年7月21日
基金项目:
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2024-12-11 13:16 上传
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