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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子資料>基于Zipf's共生矩陣分解的事件向量計(jì)算方法

      基于Zipf's共生矩陣分解的事件向量計(jì)算方法

      2021-05-10 | rar | 1.50 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　事件抽取是自然語(yǔ)言處理（ Natural language processing，NLP領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)?，F(xiàn)有的事件抽取模型大多基于小規(guī)模訓(xùn)練集，無(wú)法應(yīng)用于大規(guī)模開(kāi)放領(lǐng)域。針對(duì)大規(guī)模開(kāi)放域事件抽取中事件表征困難的問(wèn)題，提出了一種基于zipf’s共生矩陣分解的事件向量計(jì)算方法。首先，從開(kāi)放語(yǔ)料中提取事件元組作為事件標(biāo)簽，并對(duì)事件元組進(jìn)行抽象、剪枝和消歧。然后，利用zipf‘s共生矩陣表示事件的上下文分布，利用主成分分析（ Principal Component Analysis，PCA）對(duì)共生矩陣進(jìn)行分解，得到初始事件向量，并利用自編碼器對(duì)初始事件向量進(jìn)行非線(xiàn)性變換。采用最近鄰檢測(cè)和事件檢測(cè)兩種任務(wù)對(duì)事件向量的性能進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明，基于Zipf’s共生矩陣分解得到的事件向量能夠?qū)κ录g的相似性和相關(guān)性信息進(jìn)行全局性表征，避免編碼過(guò)細(xì)而造成語(yǔ)義偏移。

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