【摘 要】
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近年来,神经网络技术已经广泛应用到语义解析领域,主要对基于全监督的神经语义解析任务方法与研究现状进行分类.根据网络类型和利用训练数据方式的不同,前者将基于全监督的神
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院计算机系,宁波,315211
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近年来,神经网络技术已经广泛应用到语义解析领域,主要对基于全监督的神经语义解析任务方法与研究现状进行分类.根据网络类型和利用训练数据方式的不同,前者将基于全监督的神经语义解析方法分类为基于多层感知器的语义解析方法,基于循环神经网络的语义解析方法和基于卷积神经网络的语义解析方法.后者将基于全监督的语义解析方法分类为基于数据增强的神经语义解析方法,基于多任务的神经语义解析方法,基于语法约束的神经语义解析方法和基于中间表示的神经语义解析方法.对每类方法的算法进行了详细的介绍,并总结了每类方法的基本思想和优缺点.最后分析总结了该领域未来可能的研究方向和相应的发展趋势.
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