大连理工大学学报

作者：朱嘉莹, 王荣波 , 黄孝喜, 谌志群

关键词：自然语言理解隐喻识别CNNBi-LSTM依存关系

基金：国家自然科学基金青年基金资助项目(61202281);教育部人文社科规划青年基金资助项目(12YJCZH201);国家社会科学基金资助项目(18ZDA290);教育部人文社科项目规划基金资助项目(18YJA740016).

以双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)为核心,结合多层卷积神经网络以及单向长短期记忆网络构建了多层面隐喻识别模型.基于多特征协同作用的思想,利用依存关系特征、语义特征、词性特征等多特征融合输入方法,丰富了模型的学习信息.为降低信息干扰,利用基于统计学的规范化文本输入方法提升模型识别效果.在英文语料词层面和句层面实验中,各个特征均表现出明显的正向作用.裁剪和填充处理及多特征协调作用在英文语料词层面研究中使F1值分别提升2.5%和5.1%,在句层面研究中F1值分别提升3.1%和1.9%.在中文语料句层面实验中,最优效果的F1值可达88.8%.

来源：2020年第2期

《大连理工大学学报》期刊编辑部

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