公开(公告)号：CN112560441B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202011525926.4

申请日：2020-12-22

Applicant: 东北大学

Inventor： 马连博 ,  王经纬 ,  常凤荣

IPC: G06F40/211 ,  G06F16/35 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开自下而上规则结合神经网络的成分句法分析树构造方法，成分句法分析树构造技术领域。包括：获取PTB数据集并对PTB数据集进行预处理；创建句法分析树构造模型，包括Bi‑LSTM神经网络、标签分类器和连接分类器；利用PTB数据集中的句子和句子的成分句法分析树的结构信息对成分句法分析树构造模型进行训练；给定一个句子及句子中词所对应的POS标签，利用训练后的成分句法分析树构造模型对这个句子进行成分句法分析树构造。在构造过程中利用句法分析树的低层信息，帮助判断句法分析树的上层结构；Bi‑LSTM的应用克服了人工提取规则的局限性；两个分类器分别进行句子结构与成分预测，提升句法分析树构造模型的准确性。

公开(公告)号：CN112560441A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN202011525926.4

申请日：2020-12-22

Applicant: 东北大学

Inventor： 马连博 ,  王经纬 ,  常凤荣

IPC: G06F40/211 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开自下而上规则结合神经网络的成分句法分析树构造方法，成分句法分析树构造技术领域。包括：获取PTB数据集并对PTB数据集进行预处理；创建句法分析树构造模型，包括Bi‑LSTM神经网络、标签分类器和连接分类器；利用PTB数据集中的句子和句子的成分句法分析树的结构信息对成分句法分析树构造模型进行训练；给定一个句子及句子中词所对应的POS标签，利用训练后的成分句法分析树构造模型对这个句子进行成分句法分析树构造。在构造过程中利用句法分析树的低层信息，帮助判断句法分析树的上层结构；Bi‑LSTM的应用克服了人工提取规则的局限性；两个分类器分别进行句子结构与成分预测，提升句法分析树构造模型的准确性。