【摘 要】
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如今社会正步入一个大数据时代,随着互联网行业的快速发展,各行各业直接或间接地都在享受着大数据所带来的便利,这是科技创新带来的结果,更是人类不断追求进步的结晶。在这个
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如今社会正步入一个大数据时代,随着互联网行业的快速发展,各行各业直接或间接地都在享受着大数据所带来的便利,这是科技创新带来的结果,更是人类不断追求进步的结晶。在这个时代,人类对信息的迫切需求以及对人工智能领域的积极探索,使得自然语言处理领域得到了极快的发展,越来越多的应用都受到了用户的认可,如语音识别、文本翻译、信息检索与问答系统。自然语言处理又可称之为自然语言理解,它是人工智能领域一个重要的分支,而中文信息处理又是自然语言处理的一个重要分支,有着举足轻重的地位。中文信息处理当前在“字”、“词”两方面的研究已经较为成熟,但是在句子篇章方面还有待进一步的研究。其中主要研究的对象是复句,复句由多个分句构成,相比于单句,它结构更加复杂,所表示的含义也多种多样,所以对复句的研究有着重大的挑战同时也有着很高的研究意义。由于复句结构的复杂性,所以层次化汉语复句结构的分析,在理解汉语复句语义方面有着非常大的意义。在汉语复句层次结构识别方面,本文在论述了当前国内外研究成果和经验的基础上,重点描述了利用Bert神经网络方法以及注意力机制等策略对复句层次结构进行识别的方法。本文论述的主要内容包括以下部分:首先,描述了对复句进行精确分句划分的方法;通过依存句法获取复句的句法特征,然后通过模型训练得到句向量来获取句子的语义特征,此处使用Bert来替代Word2Vec,由于Word2Vec对于捕捉上下文信息来说有着巨大的弊端,丢失了太多信息,而Bert可以很好地解决这个问题。同时因为复句语义的多样性,特征提取中的词义消岐也是必不可少的手段。由于Bert较好的泛化能力,数据量相对来说不需要太过庞大,采用Bert结合CNN的方式进行对比实验,层次结构分析的准确率达到了 85.6%,基本达到了本次实验预期效果。反应出本文提出的基于Bert的深层语义特征提取方法运用于复句层次结构分析的有效性。
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