【摘 要】
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该文提出了一个基于多层长短期记忆神经网络的语义角色标注方法,并装置了新颖的＂直梯单元＂（elevator unit,EU）。EU包含了对单元内部输入和输出的线性连接,使信息可以通畅地在不同
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息重点实验室,ADAPTCentre
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该文提出了一个基于多层长短期记忆神经网络的语义角色标注方法,并装置了新颖的＂直梯单元＂（elevator unit,EU）。EU包含了对单元内部输入和输出的线性连接,使信息可以通畅地在不同层之间传播。通过EU,一个20层的LSTM网络可以得到比较充分的优化。重要的是,这个线性连接包含的＂门＂函数可以正则和控制信息在时间方向和空间方向上的传播。不同层次的抽象信息也可以被EU直接带到输出层进行语义角色标注。尽管这个模型非常简单,不需要任何额外的特征输入,但是它取得了理想的实验结果,在CoNLL-2005公开数
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