基于《现代汉语语义词典》的未登录词语义预测研究

基于《现代汉语语义词典》,首先建立不同语义层次的词典,根据词典分别构建模型并进行语义预测,然后将各个模型进行集成,通过集成模型再对未登录词进行语义预测,得到较好的预测性能。利用预测模型对2000年《人民日报》语料进行未登录词语义预测和标注,最终得到带有未登录词语义义项标注的语料资源。     

基于组合神经网络的语义省略“的”字结构识别

针对语义省略“的”字结构识别任务, 提出一种基于组合神经网络的识别方法。利用词语和词性, 通过双向LSTM (long short-term memory)神经网络, 学习“的”字结构深层次的语义语法表示。通过Max-pooling层和基于GRU(gated recurrent unit)的多注意力层, 捕获“的”字结构的省略特征, 完成语义省略“的”字结构识别任务。实验结果表明, 所提模型在CTB8.0(Chinese Treebank 8.0)语料中, 能够有效地识别语义省略的“的”字结构, F1值达到96.67%。