【摘 要】
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目前,循环神经网络(recurrent neural network,RNN)已经被广泛应用于自然语言处理的文本序列语义表示建模.对于没有词语分隔符的语言,例如中文,该网络以经过分词预处理的词序
【机 构】
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厦门大学,江苏省计算机信息处理技术重点实验室（苏州大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61672440);北京语言大学语言资源高精尖创新中心资助;国家语言文字工作委员会一般项目(YB135-49);中央高校基本科研业务费专项资金项目(ZK1024);苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题(KJS1520)~~
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目前,循环神经网络(recurrent neural network,RNN)已经被广泛应用于自然语言处理的文本序列语义表示建模.对于没有词语分隔符的语言,例如中文,该网络以经过分词预处理的词序列作为标准输入.然而,非最优的分词粒度和分词错误会对句子语义表示建模产生负面作用,影响后续自然语言处理任务的进行.针对这些问题,提出基于带权词格的循环神经网络模型.该模型以带权词格作为输入,在每个时刻融合多个输入向量和对应的隐状态,融合生成新的隐状态.带权词格是一种包含指数级别分词结果的压缩数据结构,词格中的边权重
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