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国内刊号：11-1777/TP
国际刊号：1000-1239
发布日期:
作者：张祥文,陆紫耀,杨静,林倩,卢宇,王鸿吉,苏劲松,
关键词：带权词格, 循环神经网络, 句子语义建模, 情感分类, 问句分类,
目前，循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)已经被广泛应用于自然语言处理的文本序列语义表示建模.对于没有词语分隔符的语言，例如中文，该网络以经过分词预处理的词序列作为标准输入.然而，非最优的分词粒度和分词错误会对句子语义表示建模产生负面作用，影响后续自然语言处理任务的进行.针对这些问题，提出基于带权词格的循环神经网络模型.该模型以带权词格作为输入，在每个时刻融合多个输入向量和对应的隐状态，融合生成新的隐状态.带权词格是一种包含指数级别分词结果的压缩数据结构，词格中的边权重在一定程度上体现了不同分词结果的一致性.特别地，利用词格权重作为融合函数中权重建模的监督信息，进一步提升了模型句子语义表示的学习效果.相比于传统循环神经网络，该模型不仅能够缓解分词错误对句子语义建模产生的负面影响，同时使得语义建模具有更强的灵活性.在情感分类和问句分类2个任务上的实验结果证明了该模型的有效性.
来源：2019年第4期
《计算机研究与发展》期刊编辑部
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