[发明专利]基于多任务学习的依存句法分析方法及应用有效
| 申请号： | 202110090317.9 | 申请日： | 2021-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN112765956B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 孟佳娜;孙世昶;高玉妹;贾政 | 申请（专利权）人： | 大连民族大学 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/253;G06F40/284;G06F40/289;G06N3/0442;G06N3/09 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 李猛 |
| 地址： | 116600 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于多任务学习的依存句法分析方法及应用包括：S1.使用深度双向长短期记忆神经网络对特征进行提取；S2.然后通过多任务学习的硬共享模式共享特征表示；S3.最后对各个任务设置私有层，达到单输入、多输出的目的，两个输出是依存分析和分词；基于多任务学习的依存句法分析方法的应用包括：通过数据增强的方式对数据集进行扩充，通过Word2Vec模型将词语向量化后；然后将依存句法分析引入到结构性双关的识别中，并对结构性双关的语料进行解析，通过对依存句法树的概率判断结构性双关，分析结构性双关的特点。本发明在分析精度上要优于基于转移的依存分析方法，不易产生错误传播的现象；而且本发明所采用的方法建立在使用较少的特征模板的基础上，成本较低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 依存 句法 分析 方法 应用 | ||
【主权项】：
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