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篇章分析是自然语言理解的基础。作为篇章分析的重要任务之一,汉语主次关系识别还处于探索阶段。该文提出了一种基于门控记忆网络(GMN)的汉语篇章主次关系识别方法。该方法首先使用Bi-LSTM和CNN分别获取每个篇章单元的全局信息和局部信息。然后,融合两部分篇章单元信息并从中计算得到一个门控单元。最后,使用这个门控单元捕获各个篇章单元相对于篇章整体来说相对重要的特征表示,从而识别出核心篇章单元。在Chinese Discourse Treebank(CDTB)语料库上的实验显示,和最好的基准系统相比,该文的方法在宏平均F1、微平均F1值上均得到了提高。 相似文献
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以语法功能匹配作为句法分析的基本方法,以100万词清华973树库作为语法功能调查的主要资源,实现了一种基于语法功能匹配的句法分析算法。该算法能有效减少伪歧义,具有良好的分析效率,其分析结果包含了丰富而准确的语法信息。实验表明,短语正确率与召回率在封闭测试和开放测试中分别达到75.17%、73.69%和65.06%、56.55%。 相似文献