[发明专利]一种基于GCN的汉语复句隐式关系分析方法及装置有效
| 申请号： | 202110663923.5 | 申请日： | 2021-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN113378547B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 张沪寅;孙凯丽;郭迟;李源;郑浩;陈佳杰 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/30;G06F16/35;G06F40/126;G06N3/045;G06N3/042;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于GCN的汉语复句隐式关系分析方法及装置，其构建的复句隐式关系识别模型依次将复句中的各分句进行分布式表示，得到一个高维序列化且具有上下文语义感知的字符级嵌入表示；将复句的字符级嵌入表示和词性嵌入表示进行拼接后输入到Bi‑LSTM递归神经网络，通过学习获得复句单词间的语义序列记忆特征，并将该记忆特征与拼接向量表示进行融合获得全局的语义特征表示；将复句中以单词为基本单元获取单元间存在的依存句法关系，并将其以矩阵的形式与全局语义特征共同输入至图卷积神经网络深度学习特征以实现隐式关系的分析识别；本发明解决了由于隐式句间关系语句没有较好的特征导致模型训练不充分、识别效果不好的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gcn 汉语 复句 关系 分析 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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