【摘 要】
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基于CPB (Chinese Proposition Bank)提出一种基于LSTM-Bi-LSTM的汉语自动语义角色标注方法,并提出语义密度聚类进行数据预处理以及"模糊"机制利用于词向量转换过程。语义密
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基于CPB (Chinese Proposition Bank)提出一种基于LSTM-Bi-LSTM的汉语自动语义角色标注方法,并提出语义密度聚类进行数据预处理以及"模糊"机制利用于词向量转换过程。语义密度聚类通过密度的概念对谓词进行全局统一的聚类,将稀疏谓词替换为其所属聚类集合中的常见谓词;利用语义距离概念,将"模糊"机制引入词向量的转换过程,能适当地减少词向量的语义性,并提升与谓词词向量的相关性。利用Bi-LSTM网络自动学习特征表达,然后利用CRF和IOBES
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