[发明专利]一种基于神经网络的谓语中心词识别方法在审
| 申请号： | 201911355237.0 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111062210A | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 黄瑞章;靳文繁;秦永彬;陈艳平;钟新洋 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06F40/211;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 吴无惧 |
| 地址： | 550025 贵州省贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的谓语中心词识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：基于预训练词向量和随机词向量对文本进行向量映射；步骤二：通过神经网络模型获取句子的特征及长期依赖关系；步骤三：使用Highway网络缓解深度模型中的梯度消失问题；步骤四：通过约束函数对序列标注的输出路径进行约束。该方法通过多层Bi‑LSTM叠加获取句子内部的长期依赖关系。然后通过高速公路（Highway）连接缓解深层模型出现梯度消失的问题，最后，通过Softmax层进行归一化，得到一条最大化的标注路径，另外，通过约束函数对输出路径进行规划，解决谓语中心词的唯一性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 谓语 中心词 识别 方法 | ||
【主权项】：
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