基于 Deep Learning 的代词指代消解

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摘要：针对指代消解一直是自然语言处理中的核心问题，提出一种利用DBN（deep belief nets）模型的Deep Learning学习机制进行基于语义特征的指代消解方法。DBN模型由多层无监督的RBM（restricted Boltzmann machine）网络和一层有监督的BP（back-propagation）网络组成，RBM网络确保特征向量映射达到最优，最后一层BP网络可以对RBM网络的输出特征向量进行分类，从而训练指代消解分类器。在ACE04英文语料及ACE05中文语料上进行测试，实验结果表明，增加RBM训练层数可以提高系统性能。此外，引入对特征集合的抽象分层因素，也对系统性能的提升产生积极作用。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94075X/201401/48666366.html

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关键词：Learning earning Learn ning Earn 代词消解 深度学习 深层语义特征