[发明专利]基于TransS驱动的互激励神经网络的隐式篇章关系识别方法在审
| 申请号： | 201910957151.9 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN111209366A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 贺瑞芳;王建;郭凤羽;党建武;贺迎春;朱永凯 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300350 天津市津南区海*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于TransS驱动的互激励神经网络的隐式篇章关系识别方法，包括如下步骤：(1)构建论元和篇章关系的嵌入层；(2)篇章论元的表示学习；(3)构建注意力机制增强的表示学习；(4)构建句子翻译嵌入模块(Translating Sentence Embedding，TransS)；(5)构建篇章关系识别模块；(6)构建互激励机制；该方法首先利用论元对‑关系嵌入层得到论元对和关系的嵌入向量，进而通过论元对‑关系编码层和引入注意力机制建模论元对和关系的分布式表示，最后通过TransS和关系识别模块间的相互引导，优化表示参数，提升关系识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 transs 驱动 激励 神经网络 篇章 关系 识别 方法 | ||
【主权项】：
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