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半监督卷积神经网络的词义消歧OA北大核心CSTPCD

Word Sense Disambiguation Based on Semi-Supervised Convolutional Neural Networks

中文摘要

为了解决有标签语料获取困难的问题,提出了一种半监督学习的卷积神经网络(convolutional?neural networks,?CNN)汉语词义消歧方法.?首先,提取歧义词左右各2个词汇单元的词形、词性和语义类作为消歧特征,利用词向量工具将消歧特征向量化;然后,对有标签语料进行预处理,获取初始化聚类中心和阈值,同时,使用有标签语料对卷积神经网络消歧模型进行训练,利用优化后的卷积神经网络对无标签语料进行语义分类,选取满足阈值条件的高置信度语料添…查看全部>>

张春祥;唐利波;高雪瑶

哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150080哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150080哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院, 黑龙江 哈尔滨 150080

信息技术与安全科学

半监督学习卷积神经网络词义消歧消歧特征词向量工具

《西南交通大学学报》 2022 (1)

基于检索优化的三维特征建模方法研究

11-17,27,8

国家自然科学基金(61502124,?60903082)中国博士后科学基金(2014M560249)黑龙江省自然科学基金(F2015041,?F201420)黑龙江省普通高校基本科研业务费专项资金资助(LGYC2018JC014)

10.3969/j.issn.0258-2724.20200105

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