文献类型：期刊文章

作　　者：田生伟[1] 胡伟[1] 禹龙[1] 吐尔根.依布拉音[2] 赵建国[3] 李圃[3]

Tian Shengwei 1,Hu Wei1, Yu Long1,Turgun Ibrayim2, Zhao Jianguo3 ,Li Pu3(1. College of Software, Xinjiang University, Urumqi 830008, China; 2.College of Information Science and Technology, Xinjiang University, Urumqi 830046, China; 3.College of Chinese Language, Xinjiang University, Urumqi 830046, Chin)

机构地区：[1]新疆大学软件学院,乌鲁木齐830008 [2]新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046 [3]新疆大学中国语言学院,乌鲁木齐830046

出　　处：《东南大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61262064;61331011;61563051;61662074);新疆维吾尔自治区科技人才培养资助项目(QN2016YX005)

年　　份：2018

卷　　号：48

期　　号：3

起止页码：393-399

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对维吾尔语事件时序关系识别问题,提出了一种结合注意力机制的双向长短时记忆模型.基于维吾尔语语言及事件时序关系的特点,抽取13项基于事件间内部结构信息的特征.将词向量作为双向长短时记忆模型的输入,挖掘给定事件句隐含的上下文语义信息.结合事件触发词建立注意力机制,获取该事件句的事件语义特征.将事件内部结构特征和语义特征相融合,作为softmax层的输入,进而完成事件时序关系的识别.实验结果表明,该方法在获取事件句隐含语义信息的同时也能获取对应的事件语义特征.融合事件内部结构特征后,识别准确率为89.42%,召回率为86.70%,衡量模型整体性能的F值为88.03%,从而证明了该方法在维吾尔语事件时序关系识别任务上的有效性.

关 键 词：维吾尔语 时序关系  注意力机制  双向长短时记忆网络  词向量  

分 类 号：TP391]