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公开(公告)号：CN108647254A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810366793.7
申请日：2018-04-23
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明涉及一种基于模式嵌入的自动树库转化方法及系统，为了获得精准的有监督转化模型而设计。本发明基于模式嵌入的自动树库转化方法，确定词wi和词wj的模式；将词wi和词wj的模式变换为对应的模式嵌入向量；将源端树中词wi、词wj、最小公共祖先节点wa三者分别对应的依存关系标签分别变换为依存关系嵌入向量；将模式嵌入向量和三个依存关系嵌入向量拼接起来，作为源端树中词wi和词wj的结构信息的表示向量，循环神经网络的顶层输出分别与表示向量拼接起来，作为感知器MLP的输入；利用双仿射计算获得词wi和词wj的目标端依存弧分值；本发明充分利用源端句法树，刻画两种标注规范的对应规律，最终完成高质量树库转化。
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公开(公告)号：CN108647254B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201810366793.7
申请日：2018-04-23
申请人： 苏州大学
IPC分类号： G06F16/31 , G06F40/284
摘要： 本发明涉及一种基于模式嵌入的自动树库转化方法及系统，为了获得精准的有监督转化模型而设计。本发明基于模式嵌入的自动树库转化方法，确定词wi和词wj的模式；将词wi和词wj的模式变换为对应的模式嵌入向量；将源端树中词wi、词wj、最小公共祖先节点wa三者分别对应的依存关系标签分别变换为依存关系嵌入向量；将模式嵌入向量和三个依存关系嵌入向量拼接起来，作为源端树中词wi和词wj的结构信息的表示向量，循环神经网络的顶层输出分别与表示向量拼接起来，作为感知器MLP的输入；利用双仿射计算获得词wi和词wj的目标端依存弧分值；本发明充分利用源端句法树，刻画两种标注规范的对应规律，最终完成高质量树库转化。
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公开(公告)号：CN108628829B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201810366795.6
申请日：2018-04-23
申请人： 苏州大学
IPC分类号： G06F40/211 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于树形循环神经网络的自动树库转化方法及系统，为了获得精准的有监督转化模型而设计。本发明基于树形循环神经网络的自动树库转化方法，包括：基于双向树形循环神经网络TreeLSTM，得到词wi、词wi、词wa的隐藏层输出向量将隐藏层输出向量拼接起来，作为词wi和词wj在源端树中的表示向量循环神经网络BiSeqLSTM顶层输出的输出向量分别与表示向量拼接起来，作为感知器MLP的输入，感知器萃取出句法相关信息；利用双仿射计算词wi和词wj的目标端依存弧分值。本发明充分利用源端句法树，刻画两种标注规范的对应规律为建立高质量树有监督转化模型提供了必要的数据支持。
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公开(公告)号：CN108628829A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810366795.6
申请日：2018-04-23
申请人： 苏州大学
摘要： 本发明涉及一种基于树形循环神经网络的自动树库转化方法及系统，为了获得精准的有监督转化模型而设计。本发明基于树形循环神经网络的自动树库转化方法，包括：基于双向树形循环神经网络TreeLSTM，得到词wi、词wi、词wa的隐藏层输出向量 将隐藏层输出向量拼接起来，作为词wi和词wj在源端树中的表示向量循环神经网络BiSeqLSTM顶层输出的输出向量分别与表示向量 拼接起来，作为感知器MLP的输入，感知器萃取出句法相关信息；利用双仿射计算词wi和词wj的目标端依存弧分值。本发明充分利用源端句法树，刻画两种标注规范的对应规律为建立高质量树有监督转化模型提供了必要的数据支持。
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