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發(fā)視頻基于雙向長短時(shí)記憶的序列標(biāo)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2021-06-03 |
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資料介紹
定義抽取是從非結(jié)構(gòu)化文本中自動(dòng)識(shí)別定義句的任務(wù)，定義抽取問題可建模為句子中術(shù)語及相應(yīng)定義的序列標(biāo)注問題，并利用標(biāo)注結(jié)果完成抽取任務(wù)。針對傳統(tǒng)的定義抽取方法在抽取定義特征過程中費(fèi)時(shí)且容易造成錯(cuò)誤傳播的不足，提岀一個(gè)基于雙向長短時(shí)記憶（BSTM）的序列標(biāo)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對輸入文本進(jìn)行自動(dòng)化定義抽取。通過將原始數(shù)據(jù)輸入到 BILSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，完成輸入句的征表示，并采用基于LSTM的解碼器進(jìn)行解碼得到標(biāo)注結(jié)果。在 Wikipedia英文數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該精確率、召回率和F1值分別為94.21%90.10%和92.11%，有效提升了基準(zhǔn)模型效果。
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