基于特征融合的无标复句关系识别

作者：杨进才; 马晨; 肖明

来源：计算机科学, 2023, 50(S2): 69-74.

• 无标复句
• BERT
• 特征融合
• 深度学习

无标复句因缺少关联词的辅助，其关系识别为自然语言处理中的一项较为困难的任务。将词性特征融入到词向量中，训练得到含有外部特征的词向量表示，通过组合BERT模型与BiLSTM模型，将字向量、词向量、词性向量结合进行训练，并在特征融合层添加BiLSTM模型捕获的极性特征信息以及CNN模型捕获的依存句法特征信息。实验结果表明，该方法在汉语复句分类上取得了较好的效果，与基准模型相比在宏F1值与微F1值上均有提升，在顶层分类上取得了83.67%的微F1值，在第二层分类上取得了68.28%的微F1值。

• 单位
  华中师范大学