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基于多层注意力机制的回指消解算法综述

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.93 MB | 2021-05-27

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　　在信息抽取过程中，无法被判别的回指易造成信息抽取不完整的情况，这种指代关系可通过分析当前语境下的指代部分、被指代部分、周围的信息及原文内容生成的唯一判别信息进行判断。为此，构建一个多层注意力机制模型，在不同层次上对上述信息进行基于注意力机制的概率计算，利用最终结果判别回指关系是否成立。在指代部分与被指代部分向量化后，通过2个注意力层上的4次概率迁算，使每一个训练结果在判别之前都具有唯性。在 Ontonotes5.0数据集上的实验结果表明，该模型F值在显性指代和零指代均存在的条件下为70.1%，在存在零指代的条件下为60.7%，高于尹庆宇等人提出的模型。

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